原因:网络层太多,运算量太大导致GPU资源耗尽

解决方案:

1、限制GPU的使用:

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess:

2、使用CPU

import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1"

3、减少网络结构的batch_size

												




											

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