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问X超过空闲系统内存的10%，即使有大量可用。
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Stack Overflow用户

提问于 2022-05-31 12:48:04

回答 1查看 980关注 0票数 0

每次我尝试运行model.predict()时，如果图片太大(这很好)，它会抛出一个错误，但是错误说tensorflow/core/framework/allocator.cc:101] Allocation of 3717120800 exceeds 10% of system memory是这样的，它有32 6GB，但是为什么它不能使用，比如20%或者30% (顺便说一下，cuda是禁用的，因为我的GPU只有6GB) BTW:我知道这是警告而不是错误，但是程序过了一会儿就崩溃了，没有给我其他的输出;(

下面是模型：

def build_dce_net():
    input_img = keras.Input(shape=[None, None, 3])
    conv1 = layers.Conv2D(
        32, (3, 3), strides=(1, 1), activation="relu", padding="same"
    )(input_img)
    conv2 = layers.Conv2D(
        64, (3, 3), strides=(1, 1), activation="relu", padding="same"
    )(conv1)
    conv3 = layers.Conv2D(
        96, (3, 3), strides=(1, 1), activation="relu", padding="same"
    )(conv2)
    conv4 = layers.Conv2D(
        96, (3, 3), strides=(1, 1), activation="relu", padding="same"
    )(conv3)
    int_con1 = layers.Concatenate(axis=-1)([conv4, conv3])
    conv5 = layers.Conv2D(
        64, (3, 3), strides=(1, 1), activation="relu", padding="same"
    )(int_con1)
    int_con2 = layers.Concatenate(axis=-1)([conv5, conv2])
    conv6 = layers.Conv2D(
        32, (3, 3), strides=(1, 1), activation="relu", padding="same"
    )(int_con2)
    int_con3 = layers.Concatenate(axis=-1)([conv6, conv1])
    x_r = layers.Conv2D(24, (3, 3), strides=(1, 1), activation="tanh", padding="same")(
        int_con3
    )
    #return keras.models.load_model('./high-res-trained')
    return keras.Model(inputs=input_img, outputs=x_r)

是的，所有的东西通常都是缩进的，但是仍然不能让它在堆栈溢出上工作。

编辑:在ubuntu上运行模型之后，我得到了一个更有用的日志：

2022-05-31 13:41:27.744568: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:82] Allocation of 9663676416 exceeds 10% of free system memory.
2022-05-31 13:41:29.461537: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:82] Allocation of 14495514624 exceeds 10% of free system memory.
terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc'
  what():  std::bad_alloc
Aborted

python

tensorflow

artificial-intelligence

reinforcement-learning

tf.keras

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-11-23 10:28:20

我也有同样的问题。我在linux中设置了一个交换内存。然后问题解决了。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/72448084

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