tensorflow gpu 显存不足错误
tensorflow默认会申请分配所有的gpu资源,这会导致明明可以跑的模型却无法跑起来,报OOM而无法创建sessions。 TensorFlow 在分配显存的时候,设置为可以逐步分配,需要多少显存,就一点点往上添,直到够用为止。比如GPU显存为8GB,开始训练一个模型,TensorFlow 先分配100MB,然后200MB 、300MB……最后在700MB处停住了,因为实际700MB就够用了。 #指定使用那块GUP训练 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = ‘0’ config = tf.ConfigPro …