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Code  ›  tensorflow gpu内存不足
深度学习 tensorflow
https://juejin.cn/s/tensorflow%20gpu%E5%86%85%E5%AD%98%E4%B8%8D%E8%B6%B3
宽容的大熊猫
1 年前
  • 减小 batch_size 或输入图片的大小，这样可以减少每次训练所需的内存；
  • 减少模型中的参数数量，或者使用一些减小模型复杂度的技巧，例如降低网络深度或缩小卷积核尺寸；
  • 在训练时关闭不必要的特性，例如梯度累积或梯度裁剪；
  • 对于大规模的数据集，可以使用数据并行或模型并行的技术，将数据或模型划分为多个部分，分别在不同的 GPU 上运行；
  • 使用 TensorFlow 提供的内存优化工具，例如使用 tf.data.Dataset 加载数据、使用 tf.function 优化计算图等。

    • 以上方法中，需要根据实际情况选择最适合的解决方案，以尽可能地提高训练效率和准确性。

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