unk*_*_jy 6 python gpu except deep-learning tensorflow
我正在尝试在具有大量可训练变量的大型网络上运行超参数优化(使用留兰香)。我担心当我尝试隐藏单元数量太大的网络时,Tensorflow 会抛出 GPU 内存错误。
我想知道是否有一种方法可以捕获 Tensorflow 抛出的 GPU 内存错误,并跳过导致内存错误的一批超参数。
例如,我想要类似的东西
import tensorflow as tf
dim = [100000,100000]
X = tf.Variable( tf.truncated_normal( dim, stddev=0.1 ) )
with tf.Session() as sess:
try:
tf.global_variables_initializer().run()
except Exception as e :
print e
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我尝试上面测试内存错误异常时,代码会中断并仅打印 GPU 内存错误,并且不会进入 except 块。
尝试这个 :
import tensorflow as tf
try:
with tf.device("gpu:0"):
a = tf.Variable(tf.ones((10000, 10000)))
sess = tf.Session()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
except:
print("Caught error")
import pdb; pdb.set_trace()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
来源: https: //github.com/yaroslavvb/stuff/blob/master/gpu_oom.py
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