当我尝试在jetson tx1中加载卷积预训练模型时，tensorflow中的错误被杀死

【问题标题】：killed error in tensorflow when I try load convolutional pretrained model in jetson tx1当我尝试在jetson tx1中加载卷积预训练模型时，tensorflow中的错误被杀死
【发布时间】：2018-06-25 09:37:59
【问题描述】：

我有一个在 inception_resnet 模型上训练的人脸识别模型。

当我运行我的 tensorflow 代码以在 Nvidia Jetson TX1 上加载经过训练的模型时，它只会输出“killed”。我该如何调试？

我能做什么？我想是因为内存问题！

【问题讨论】：

标签： tensorflow deep-learning nvidia

【解决方案1】：

根据 jetson 上的this issue 'killed' 表示内存不足。可能无法在 TX1 上运行 inception_resnet 模型。

【讨论】：

【解决方案2】：

终于找到答案了！

如果您不设置 GPU 内存的最大比例，它会分配几乎整个空闲内存。我的问题是 GPU 内存不足。

你可以通过会话配置。

我将tf.GPUOptions中的per_process_gpu_memory_fraction配置设置为0.8，问题就解决了。

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.8)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以尝试减少batch_size的数量，比如从32减少到16，这样可以减少内存消耗，增加训练时间。

【讨论】：

我的问题是关于推理，而不是训练。