详解TensorFlow报”FailedPreconditionError: Attempting to use locked device “的原因以及解决办法

当我们在运行 TensorFlow 时，有时会遇到以下的报错信息：

FailedPreconditionError: Attempting to use locked device "/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"

这个错误通常意味着 TensorFlow 尝试访问一个被锁定的设备，导致无法正常工作。这个问题可能会由多种原因引起，下面为您提供一些可能的解决方式。

故障设备

第一个可能的原因是某个设备故障了。尝试删除所有当前运行的任务并重新启动 TensorFlow。如果您在适当的硬件上运行 TensorFlow，则可能需要检查设备是否有任何问题或是否需要更换。

内存不足

这个错误还可能是由于内存不足引起的，尤其是在处理大型数据集时。在这种情况下，您需要考虑采用分布式哲学和 TensorFlow 的分布式计算功能。

GPU内存不足

如果您正在使用 GPU 进行计算，则这个错误可能是由于 GPU 内存不足导致的。您可以尝试减少批处理的大小或使用更少的 GPU 内存。您也可以尝试运行代码之前，通过以下命令将 GPU 内存分配量设置为小一些：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
session = tf.Session(config=config,...)

这将分配少量的 GPU 内存，并避免 GPU 运行时崩溃。

其他问题

最后，还有可能会出现其他问题导致这个错误发生。如果以上方法都没有解决问题，请尝试重新安装 TensorFlow 或与 TensorFlow 社区联系。

总结

如何解决 TensorFlow FailedPreconditionError? 可能的解决方案有：

• 检查故障的设备和硬件
• 加强计算的分布式哲学和处理大数据集的能力
• 减少批处理的大小或使用更少的GPU内存，或调整GPU内存的配额
• 再次安装 TensorFlow
• 与社区联系，寻求额外帮助。

通过上述方法，您应该能够解决出现的FailedPreconditionError问题，使您的 TensorFlow 应用程序更加稳定和可靠。