新手小白练丹报错求大佬看一下哪里的问题

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求大佬

Lfly09

deepseek一下，有大神来看看deep seek说的有多少可信度么？
从你提供的错误日志来看，DeepFaceLab 在训练过程中遇到了 资源耗尽（OOM, Out Of Memory） 和 CPU 相关计算错误，可能与显存不足或配置不当有关。以下是详细分析和解决方案：

1. 主要错误类型
(1) Resource exhausted（显存/内存不足）
关键报错:

plaintext
Resource exhausted: SameWorkerRecvDone unable to allocate output tensor...
原因:

GPU/CPU 内存不足，无法分配张量（常见于显存较小的显卡，如 RTX 3060 笔记本版仅 5.36GB 显存）。

可能因 batch_size 过大或模型复杂度高（如高分辨率 WF 模型）导致。

(2) CPU 计算错误
关键报错:

plaintext
File "E:\dan\RTX\DFLmaozhihanhuaRTX3000\__internal\DeepFacelab\core\leras\optimizers\AdaBelief.py", line 45...
原因:

某些操作被错误分配到 CPU 而非 GPU（如 lr_dropout 相关计算）。

可能是 TensorFlow 版本兼容性问题或配置错误。

2. 解决方案
(1) 显存不足问题
降低 batch_size:
修改 train.ini 或启动命令中的 batch_size（如从 12 降至 8 或更低）。

对于 RTX 3060 笔记本版，建议 batch_size=4~8（取决于模型类型）。

启用显存优化:
在 train.ini 中设置：

ini
allow_growth = True
或通过命令行添加 --allow-growth。

降低模型分辨率:
如果使用高分辨率模型（如 512），尝试切换到 256 或 320。

(2) CPU 计算错误
强制使用 GPU:
确保 TensorFlow 正确识别 GPU：

python
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))  # 检查 GPU 是否可用
如果输出为空，需重新安装 GPU 版 TensorFlow（如 tensorflow-gpu==2.4.0）。

禁用 CPU 回退:
在代码中显式指定 GPU 设备：

python
with tf.device('/GPU:0'):
    # 训练代码
(3) 其他优化
关闭后台程序:
释放内存/显存占用（如浏览器、游戏等）。

更新驱动和库:
确保 CUDA、cuDNN 版本与 TensorFlow 兼容（如 TF 2.4.0 需 CUDA 11.0）。

检查数据路径:
确保路径无中文或特殊字符（如 E:\dan\RTX\... 可能是问题来源）。

3. 验证步骤
测试显存占用:
运行 nvidia-smi 监控显存使用情况，确认是否接近 5.36GB 上限。

简化测试:
用更低分辨率或少量数据测试，排除数据问题。

日志分析:
检查 DeepFaceLab 日志中是否有其他警告（如 CUDA 错误）。

总结
核心问题: RTX 3060 笔记本显存较小，batch_size 或模型设置过高导致 OOM。

优先尝试:

降低 batch_size → 4

设置 allow_growth = True

确保 TensorFlow 使用 GPU 而非 CPU。

如果问题仍存在，建议提供完整的训练配置（如模型类型、分辨率）以进一步诊断。

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Lfly09 发表于 2025-6-16 23:16
deepseek一下，有大神来看看deep seek说的有多少可信度么？
从你提供的错误日志来看，DeepFaceLab 在训练过 ...

感谢大佬

茶伊洢

你发在这个区就是错误

3167180851

茶伊洢 发表于 2025-6-17 14:48
你发在这个区就是错误

发出去了发哪个区回复的多一点