tensorflow - Tensorflow - 分配器（GPU_0_bfc）试图分配内存不足

Question

嗨，我知道这是一个经常遇到的问题，大多数解决方案是使用以下代码允许 GPU 的增长：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config = config)

我将此代码包含在 train.py 文件中，批量大小仅为 1，但我仍然遇到相同的错误。我跑了nvidia-smi，这是我的输出：

    +-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 442.19       Driver Version: 442.19       CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1060   WDDM  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   82C    P2    65W /  N/A |   5069MiB /  6144MiB |     99%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0       796      C   ...cal\Programs\Python\Python37\python.exe N/A      |

关于一遍又一遍地导致OOM错误的任何帮助。培训仍在进行，但非常缓慢。

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