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2020年02月18日 编程语言 ⁄ 共 1461字 评论关闭

解决TensorFlow GPU版出现OOM错误的问题 问题: 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时,会出现下面错误: ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} =

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2020年02月18日 编程语言 ⁄ 共 1081字 评论关闭

运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作 一般情况下,运行tensorflow时,默认会占用可以看见的所有GPU,那么就会导致其它用户或程序无GPU可用,那么就需要限制程序对GPU的占用.并且,一般我们的程序也用不了所有的GPU资源,只是强行霸占着,大部分资源都不会用到,也不会提升运行速度. 使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况,如下图,这里可以看出,本机的GPU型号是K80,共有两个K80,四块可用(一个K80包括两块K40). 1.如果是只需要用某一块或某几块GPU,可以在运行程序时,利用如下命令运行:CUDA_VI

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2020年02月13日 操作系统 ⁄ 共 1932字 评论关闭

本文通过介绍 GPU 编程技术的发展历程,让大家初步地了解 GPU 编程,走进 GPU 编程的世界。

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