快速风格传输的 AWS EC2 分段错误(核心转储)问题

数据挖掘 aws 神经风格迁移
2022-02-28 08:28:35

我正在尝试利用AWS EC2 p2.xlarge实例使用此 git repo 中给出的样式传输代码转换图像:https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer.git,但是当输入文件变为大,我一直遇到这个错误:

2018-09-12 02:55:25.797741: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports 
instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: 
SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-09-12 02:55:25.797880: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread 
pool with default inter op setting: 2. Tune using 
inter_op_parallelism_threads for best performance.
Segmentation fault (core dumped)

当输入的文件大小大于 130kb 时会发生这种情况......但是当输入小于大约 130kb 的某个大小时,它可以正常工作。这违背了使用 AWS 的目的,因为任何这么小的文件在我的计算机上也会很快转换。

如果有人想要我用于测试的文件,我也可以在问题上上传它。

2个回答

我有类似的问题。只需使用tensorflow-gpu=1.5.0.

跟着这些步骤: $ pip uninstall tensorflow-gpu $ pip install tensorflow==1.5.0 $ pip install numpy==1.14.0 $ pip install six==1.10.0 $ pip install joblib==0.12

希望这可以帮助!

这可能是您如何设置实例的结果。TensorFlow 的 GPU 版本使用某些硬件配置安装,conda或者pip并不总是针对某些硬件配置进行优化。您可以尝试从源代码构建 TensorFlow,可以在此处找到 AWS EC2 p2.xlarge 的说明