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TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError

时间:2018-12-26 19:57:38      阅读:368      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:shell   eval   ace   set   learn   代码   搜索   ast   cas   


title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError
date: 2018-04-01 12:35:44
categories:

  • deep learning

tags:

  • MNIST
  • TensorFlow

在最后测试的一步报错:

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor

搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测试的那行代码改为将测试集分成几个小部分分别测试最后再求精度的平均值:

accuracy_sum = tf.reduce_sum(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
good = 0
total = 0
for i in range(10):
    testSet = mnist.test.next_batch(50)
    good += accuracy_sum.eval(feed_dict={ x: testSet[0], y_: testSet[1], keep_prob: 1.0})
    total += testSet[0].shape[0]
print ("test accuracy %g"%(good/total))

TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError

标签:shell   eval   ace   set   learn   代码   搜索   ast   cas   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zmj97/p/10180629.html

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