在jetson tx1中尝试加载卷积预训练模型时，消除了tensorflow中的错误

我有一个在模型上训练的人脸识别模型

当我运行tensorflow代码加载经过训练的模型时，它只输出“killed”。如何调试这个

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我能做什么？我想是因为记忆问题

根据jetson上的'killed'表示它的内存不足。可能无法在TX1上运行inception\u resnet模型。

您可以尝试将批大小数减少，例如从32减少到16，这将减少内存消耗并增加训练时间。

最后我找到了答案

如果不设置GPU内存的最大部分，它将分配几乎所有的可用内存。我的问题是GPU内存不足

您可以通过会话配置

我在tf.gpu选项中将每个进程的内存分数配置设置为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))

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我的问题是关于推理，而不是训练。