Comments (17)
Caused by op 'cnn/conv/conv1d/Conv2D', defined at:
File "text_test.py", line 74, in
model = TextCNN(config)
File "/root/tensorflow/text_model.py", line 44, in init
self.cnn()
File "/root/tensorflow/text_model.py", line 52, in cnn
conv= tf.layers.conv1d(embedding_inputs, self.config.num_filters, self.config.kernel_size, name='conv')
from text-cnn.
出现“ResourceExhaustedError”一般是说超出内存了,应该是你的词表,内存支撑不了
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但是我跑的是你用来的测试的那个数据集,词表是5000,应该没问题的吧,
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你可以把vocab_size调小测试看看,是不是这个问题
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不行,我是在GPU上跑的,vocab_size设置成3000还是同样的错误;我运行 text-rnn-cnn那个的时候值用了一个GPU,也没有遇到这个问题,现在vocab_size设置3000,4个GPU还是这个错误,所以我觉得不应该是内存的问题.
报错是这个:
conv= tf.layers.conv1d(embedding_inputs, self.config.num_filters, self.config.kernel_size, name='conv')
但是,我看着是没有问题的呀,train 没问题,test遇到问题了,
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感谢大佬解答,
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很奇怪的是,如果我指定CPU进行test的时候,很快,而且可以正常运行,
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代码是在cpu环境跑的,gpu我没试过,可能跟这个有关系吧
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代码在GPU上出错,前面有朋友也提出这个问题,能否修正一下?
from text-cnn.
代码在GPU上出错,前面有朋友也提出这个问题,能否修正一下?
好
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代码在GPU上出错,前面有朋友也提出这个问题,能否修正一下?
好
非常感谢分享这样高质量的项目
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代码在GPU上出错,前面有朋友也提出这个问题,能否修正一下?
好
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我在GPU环境完成了测试,我是正常跑完的,我的GPU是16G,程序跑的时候用了约15G,你所出现的错误,我觉得应是GPU大小的问题;网上对这类错误的处理,说是将batch_size减少,我测试过将batch_size从64变为32,但发现程序运行时耗用的GPU大小并没有变化,具体在你们环境我就不能十分确定了;我建议还是切换到CPU下跑,训练的速度也是很快的。
我目前能做的就是这么多了,若有问题,我们再探讨。
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请问我用cnn做句子分类为什么训练词向量时报RuntimeError: you must first build vocabulary before training the model,训练模型时报ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity,是不能用您的代码做句子分类么?希望可以尽快得到您的回复 @cjymz886
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我的语料库很少,就200多条,但是min_cout初始值就等于1啊,是不是其他参数也要改一下
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