tensorflow-gpu 使用的常見錯誤

這篇博客會不按期整理我在 tensorflow 中出現的問題和坑。

1. CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY：

tensorflow 在執行過程當中會默認使用所有的 GPU 內存，給系統保留 200 M，可是在個人系統上會在分配內存時被拒絕致使報錯，所以咱們可使用以下語句指定 GPU 內存的分配比例：

# 配置每一個 GPU 上佔用的內存的比例
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.95)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

能夠看看這裏的解釋：stackoverflow 

還有多是這個問題：stackoverflow

 

 2. 設置提示信息的等級

# 在 import tensorflow 以前加入

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1' # 這是默認的顯示等級，顯示全部信息

# 2級
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' # 只顯示 warning 和 Error

# 3級
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3' # 只顯示 Error

 

3. tensorflow 不能直接併發運行同時訓練多個模型

即使是同步運算，若是不重置計算圖，也會致使下標溢出的問題：

在每次執行新模型的訓練以前，必定要重置計算圖：

tf.reset_default_graph()