在执行mask_rcnn模型对自定义数据集进行预测时，如何优化TensorFlow内存分配和模型配置以解决GPU资源耗尽导致的OOM错误？

在面对mask_rcnn模型运行时出现的OOM错误时，关键是通过细致的内存管理和模型优化来避免内存资源耗尽。首先，你需要了解TensorFlow内存的使用情况，使用TensorFlow内置的性能分析工具，如tf.profiler，可以帮助你跟踪和诊断内存使用情况。此外，调整模型的配置也是解决OOM错误的有效途径。例如，减小batch size可以有效减少一次性加载到GPU的内存需求，而改变模型的结构，如减少网络深度或宽度，同样可以减少内存消耗。

参考资源链接：[优化TensorFlow GPU内存溢出：mask_rcnn预测中资源耗尽的解决方案](https://wenku.csdn.net/doc/6412b747be7fbd1778d49ba8?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到mask_rcnn模型，由于其在处理大尺寸特征图时占用大量内存，可以通过下采样来减小特征图的尺寸。对于卷积层（Conv2D），改变数据格式为NHWC可能会更有效地利用内存。此外，合理配置strided_slice操作也有助于减少不必要的内存占用。在CUDA层面，选择合适的算法和优化器可能会进一步帮助减少内存消耗。

如果以上方法仍然无法解决问题，可以考虑将任务分散到多个GPU上进行分布式训练，或者升级GPU硬件，选择显存容量更大的设备。这些方法需要你根据具体的项目需求和资源条件来选择和实施。为了深入理解这些解决方案，并将它们应用到实践中，建议参阅《优化TensorFlow GPU内存溢出：mask_rcnn预测中资源耗尽的解决方案》一书。该书详细讲解了如何在实际操作中遇到OOM错误时，采取有效的策略来优化内存使用，从而顺利运行mask_rcnn模型。

参考资源链接：[优化TensorFlow GPU内存溢出：mask_rcnn预测中资源耗尽的解决方案](https://wenku.csdn.net/doc/6412b747be7fbd1778d49ba8?spm=1055.2569.3001.10343)