Код ошибки оперативной памяти 1102

Добавлено: 03.04.2020 22:24
Автор Сообщение
 

СообщениеДобавлено: 03.04.2020 22:24 

[профиль]

Junior

Статус: Не в сети
Регистрация: 03.04.2020

Всем привет!
Вышел новый дум и пришлось обновить драйвера на видео. 
После этого в режиме простоя в винде комп выдает синий экран и перезагружается. После перезапуска сразу окно — что-то с памятью, обратитесь к изготовителю.
Провел тест встроенной утилитой. Ошибки 1202 и 1201.
Ну, думаю, фигня все-то. Решил запустить мемтест. Сделал флешку, перезагрузился.
Errors: 66560. На первом проходе.  
Оперативке пришел конец? 
В играх все ок, не вылетает. Лагов и фризов нет вообще.
При покупке заказал сборку. Гарантии еще 1.5 года (ситилинк).
Модуль Самсунг ддр4 8гб две планки. Райзен 2600. Материнка асус b450.
Реклама

Партнер
 
Victor91rus

Member

Статус: Не в сети
Регистрация: 04.06.2017
Фото: 5

Может быть память, а может и КП, а может просто контакт похреновился и нало железо пересобрать.
 
Beatzor

Junior

Статус: Не в сети
Регистрация: 03.04.2020

Кп?
Насчет контакта думал. Но просто вытащить планку не получится-гарантийные пломбы.
 
Victor91rus

Member

Статус: Не в сети
Регистрация: 04.06.2017
Фото: 5

Beatzor Если пломбы, то вам в любом случае всё тащить в магазин. Там вам, скорее всего, озу заменят.
 
Beatzor

Junior

Статус: Не в сети
Регистрация: 03.04.2020

Спасибо. Жду окончания карантина и потащу.
 
Victor91rus

Member

Статус: Не в сети
Регистрация: 04.06.2017
Фото: 5

Beatzor можете на время карантина через биос убавить частоту памяти. Это может избавить от ошибок.
 
<TopUpdate>

Member

Статус: Не в сети
Регистрация: 22.07.2007
Откуда: г.Новокузнецк

Beatzor писал(а):

Кп?

контроллер памяти, который находится внутри процессора.


_________________
Нет предела совершенству.

 
Beatzor

Junior

Статус: Не в сети
Регистрация: 03.04.2020

спасибо. тему можно удалять

Последний раз редактировалось Beatzor 05.04.2020 22:00, всего редактировалось 1 раз.
 
sahaprof

Member

Статус: Не в сети
Регистрация: 23.11.2017

Beatzor писал(а):

Вопрос — повлияет ли это на гарантию

С таким дефектом не примут по гарантии. Совет один, покупать новую планку памяти.
 
Beatzor

Junior

Статус: Не в сети
Регистрация: 03.04.2020

Забыл отписаться сюда. Планку благополучно заменили по гарантии. Скол на текстолите ни на что не влияет.

—

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 10

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Лаборатория

Новости

Источник

Getting cannot allocate memory . I am using Jupyter notebook in GCP 4 vCPUs, 15 GB RAM and NVIDIA Tesla K80 x 2. I need to restart the keranl every time. cannot do more than two inferences without restarting the kernal

05/27/2021 15:18:51 - INFO - farm.utils -   Using device: CUDA 
05/27/2021 15:18:51 - INFO - farm.utils -   Number of GPUs: 2
05/27/2021 15:18:51 - INFO - farm.utils -   Distributed Training: False
05/27/2021 15:18:51 - INFO - farm.utils -   Automatic Mixed Precision: None
05/27/2021 15:18:59 - WARNING - farm.modeling.prediction_head -   Some unused parameters are passed to the QuestionAnsweringHead. Might not be a problem. Params: {"training": true, "num_labels": 2, "ph_output_type": "per_token_squad", "model_type": "span_classification", "label_tensor_name": "question_answering_label_ids", "label_list": ["start_token", "end_token"], "metric": "squad", "name": "QuestionAnsweringHead"}
05/27/2021 15:18:59 - WARNING - farm.utils -   ML Logging is turned off. No parameters, metrics or artifacts will be logged to MLFlow.
05/27/2021 15:18:59 - INFO - farm.utils -   Using device: CUDA 
05/27/2021 15:18:59 - INFO - farm.utils -   Number of GPUs: 2
05/27/2021 15:18:59 - INFO - farm.utils -   Distributed Training: False
05/27/2021 15:18:59 - INFO - farm.utils -   Automatic Mixed Precision: None
---------------------------------------------------------------------------
OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-0dfe5ccb7c33> in <module>
      4 
      5 torch.cuda.empty_cache()
----> 6 reader=FARMReader('./models/')
      7 reader.predict("Can i Install outside", documents=[test])

~/.local/lib/python3.7/site-packages/haystack/reader/farm.py in __init__(self, model_name_or_path, model_version, context_window_size, batch_size, use_gpu, no_ans_boost, return_no_answer, top_k, top_k_per_candidate, top_k_per_sample, num_processes, max_seq_len, doc_stride, progress_bar)
    101                                             doc_stride=doc_stride, num_processes=num_processes, revision=model_version,
    102                                             disable_tqdm=not progress_bar,
--> 103                                             strict=False)
    104         self.inferencer.model.prediction_heads[0].context_window_size = context_window_size
    105         self.inferencer.model.prediction_heads[0].no_ans_boost = no_ans_boost

~/.local/lib/python3.7/site-packages/farm/infer.py in load(cls, model_name_or_path, revision, batch_size, gpu, task_type, return_class_probs, strict, max_seq_len, doc_stride, extraction_layer, extraction_strategy, s3e_stats, num_processes, disable_tqdm, tokenizer_class, use_fast, tokenizer_args, multithreading_rust, dummy_ph, benchmarking)
    299             disable_tqdm=disable_tqdm,
    300             benchmarking=benchmarking,
--> 301             dummy_ph=dummy_ph
    302         )
    303 

~/.local/lib/python3.7/site-packages/farm/infer.py in __init__(self, *args, **kwargs)
    671 class QAInferencer(Inferencer):
    672     def __init__(self, *args, **kwargs):
--> 673         super().__init__(*args, **kwargs)
    674         if self.task_type != "question_answering":
    675             logger.warning("QAInferencer always has task_type='question_answering' even if another value is provided "

~/.local/lib/python3.7/site-packages/farm/infer.py in __init__(self, model, processor, task_type, batch_size, gpu, name, return_class_probs, extraction_strategy, extraction_layer, s3e_stats, num_processes, disable_tqdm, benchmarking, dummy_ph)
    149         set_all_seeds(42)
    150 
--> 151         self._set_multiprocessing_pool(num_processes)
    152 
    153     @classmethod

~/.local/lib/python3.7/site-packages/farm/infer.py in _set_multiprocessing_pool(self, num_processes)
    326                 else:
    327                     num_processes = mp.cpu_count()
--> 328             self.process_pool = mp.Pool(processes=num_processes)
    329             logger.info(
    330                 f"Got ya {num_processes} parallel workers to do inference ..."

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/context.py in Pool(self, processes, initializer, initargs, maxtasksperchild)
    117         from .pool import Pool
    118         return Pool(processes, initializer, initargs, maxtasksperchild,
--> 119                     context=self.get_context())
    120 
    121     def RawValue(self, typecode_or_type, *args):

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py in __init__(self, processes, initializer, initargs, maxtasksperchild, context)
    174         self._processes = processes
    175         self._pool = []
--> 176         self._repopulate_pool()
    177 
    178         self._worker_handler = threading.Thread(

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py in _repopulate_pool(self)
    239             w.name = w.name.replace('Process', 'PoolWorker')
    240             w.daemon = True
--> 241             w.start()
    242             util.debug('added worker')
    243 

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/process.py in start(self)
    110                'daemonic processes are not allowed to have children'
    111         _cleanup()
--> 112         self._popen = self._Popen(self)
    113         self._sentinel = self._popen.sentinel
    114         # Avoid a refcycle if the target function holds an indirect

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/context.py in _Popen(process_obj)
    275         def _Popen(process_obj):
    276             from .popen_fork import Popen
--> 277             return Popen(process_obj)
    278 
    279     class SpawnProcess(process.BaseProcess):

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/popen_fork.py in __init__(self, process_obj)
     18         self.returncode = None
     19         self.finalizer = None
---> 20         self._launch(process_obj)
     21 
     22     def duplicate_for_child(self, fd):

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/popen_fork.py in _launch(self, process_obj)
     68         code = 1
     69         parent_r, child_w = os.pipe()
---> 70         self.pid = os.fork()
     71         if self.pid == 0:
     72             try:

OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory
Источник

Getting cannot allocate memory . I am using Jupyter notebook in GCP 4 vCPUs, 15 GB RAM and NVIDIA Tesla K80 x 2. I need to restart the keranl every time. cannot do more than two inferences without restarting the kernal

05/27/2021 15:18:51 - INFO - farm.utils -   Using device: CUDA 
05/27/2021 15:18:51 - INFO - farm.utils -   Number of GPUs: 2
05/27/2021 15:18:51 - INFO - farm.utils -   Distributed Training: False
05/27/2021 15:18:51 - INFO - farm.utils -   Automatic Mixed Precision: None
05/27/2021 15:18:59 - WARNING - farm.modeling.prediction_head -   Some unused parameters are passed to the QuestionAnsweringHead. Might not be a problem. Params: {"training": true, "num_labels": 2, "ph_output_type": "per_token_squad", "model_type": "span_classification", "label_tensor_name": "question_answering_label_ids", "label_list": ["start_token", "end_token"], "metric": "squad", "name": "QuestionAnsweringHead"}
05/27/2021 15:18:59 - WARNING - farm.utils -   ML Logging is turned off. No parameters, metrics or artifacts will be logged to MLFlow.
05/27/2021 15:18:59 - INFO - farm.utils -   Using device: CUDA 
05/27/2021 15:18:59 - INFO - farm.utils -   Number of GPUs: 2
05/27/2021 15:18:59 - INFO - farm.utils -   Distributed Training: False
05/27/2021 15:18:59 - INFO - farm.utils -   Automatic Mixed Precision: None
---------------------------------------------------------------------------
OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-0dfe5ccb7c33> in <module>
      4 
      5 torch.cuda.empty_cache()
----> 6 reader=FARMReader('./models/')
      7 reader.predict("Can i Install outside", documents=[test])

~/.local/lib/python3.7/site-packages/haystack/reader/farm.py in __init__(self, model_name_or_path, model_version, context_window_size, batch_size, use_gpu, no_ans_boost, return_no_answer, top_k, top_k_per_candidate, top_k_per_sample, num_processes, max_seq_len, doc_stride, progress_bar)
    101                                             doc_stride=doc_stride, num_processes=num_processes, revision=model_version,
    102                                             disable_tqdm=not progress_bar,
--> 103                                             strict=False)
    104         self.inferencer.model.prediction_heads[0].context_window_size = context_window_size
    105         self.inferencer.model.prediction_heads[0].no_ans_boost = no_ans_boost

~/.local/lib/python3.7/site-packages/farm/infer.py in load(cls, model_name_or_path, revision, batch_size, gpu, task_type, return_class_probs, strict, max_seq_len, doc_stride, extraction_layer, extraction_strategy, s3e_stats, num_processes, disable_tqdm, tokenizer_class, use_fast, tokenizer_args, multithreading_rust, dummy_ph, benchmarking)
    299             disable_tqdm=disable_tqdm,
    300             benchmarking=benchmarking,
--> 301             dummy_ph=dummy_ph
    302         )
    303 

~/.local/lib/python3.7/site-packages/farm/infer.py in __init__(self, *args, **kwargs)
    671 class QAInferencer(Inferencer):
    672     def __init__(self, *args, **kwargs):
--> 673         super().__init__(*args, **kwargs)
    674         if self.task_type != "question_answering":
    675             logger.warning("QAInferencer always has task_type='question_answering' even if another value is provided "

~/.local/lib/python3.7/site-packages/farm/infer.py in __init__(self, model, processor, task_type, batch_size, gpu, name, return_class_probs, extraction_strategy, extraction_layer, s3e_stats, num_processes, disable_tqdm, benchmarking, dummy_ph)
    149         set_all_seeds(42)
    150 
--> 151         self._set_multiprocessing_pool(num_processes)
    152 
    153     @classmethod

~/.local/lib/python3.7/site-packages/farm/infer.py in _set_multiprocessing_pool(self, num_processes)
    326                 else:
    327                     num_processes = mp.cpu_count()
--> 328             self.process_pool = mp.Pool(processes=num_processes)
    329             logger.info(
    330                 f"Got ya {num_processes} parallel workers to do inference ..."

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/context.py in Pool(self, processes, initializer, initargs, maxtasksperchild)
    117         from .pool import Pool
    118         return Pool(processes, initializer, initargs, maxtasksperchild,
--> 119                     context=self.get_context())
    120 
    121     def RawValue(self, typecode_or_type, *args):

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py in __init__(self, processes, initializer, initargs, maxtasksperchild, context)
    174         self._processes = processes
    175         self._pool = []
--> 176         self._repopulate_pool()
    177 
    178         self._worker_handler = threading.Thread(

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py in _repopulate_pool(self)
    239             w.name = w.name.replace('Process', 'PoolWorker')
    240             w.daemon = True
--> 241             w.start()
    242             util.debug('added worker')
    243 

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/process.py in start(self)
    110                'daemonic processes are not allowed to have children'
    111         _cleanup()
--> 112         self._popen = self._Popen(self)
    113         self._sentinel = self._popen.sentinel
    114         # Avoid a refcycle if the target function holds an indirect

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/context.py in _Popen(process_obj)
    275         def _Popen(process_obj):
    276             from .popen_fork import Popen
--> 277             return Popen(process_obj)
    278 
    279     class SpawnProcess(process.BaseProcess):

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/popen_fork.py in __init__(self, process_obj)
     18         self.returncode = None
     19         self.finalizer = None
---> 20         self._launch(process_obj)
     21 
     22     def duplicate_for_child(self, fd):

/opt/conda/lib/python3.7/multiprocessing/popen_fork.py in _launch(self, process_obj)
     68         code = 1
     69         parent_r, child_w = os.pipe()
---> 70         self.pid = os.fork()
     71         if self.pid == 0:
     72             try:

OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory
Источник

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Код ошибки опель зафира б 1463
  • Код ошибки приора 1513
  • Код ошибки опель зафира б 013604
  • Код ошибки опель зафира б 01345е
  • Код ошибки ккт 3632h атол