OOM when allocating tensor with shape[999558] and type int64 on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu [[{{node Slice}}]] [[IteratorGetNext]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info. This isn't available when running in Eager mode. [Op:__inference_train_function_958] 2023-07-16 00:08:58.352764: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1828] OP_REQUIRES failed at slice_op.cc:151 : RESOURCE_EXHAUSTED: OOM when allocating tensor with shape[999558] and type int64 on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu

这个错误提示是由于内存不足导致的。当你在训练模型时，尝试在CPU上分配一个形状为[999558]、类型为int64的张量时发生了内存溢出。这意味着你的计算机没有足够的内存来容纳这个张量。

解决这个问题的方法有几种：

1. 减少张量的大小：如果可能的话，尝试减少张量的大小以适应可用内存。可以考虑减少数据集的规模或使用更小的数据类型。

2. 增加计算机的内存：如果你的计算机有可升级的内存选项，考虑增加内存以容纳更大的张量。

3. 使用分布式计算：如果你有多台计算机可以使用，可以尝试将训练任务分布在多台计算机上，以减少每台计算机上的内存压力。

4. 使用GPU进行计算：如果你有可用的GPU，并且你的模型支持GPU加速，尝试将计算迁移到GPU上进行训练。GPU通常具有比CPU更大的内存容量和更好的计算性能。

请根据你的具体情况选择适合你的解决方案。

相关问题

OOM when allocating tensor with shape[352,34,176] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Pad]

这个错误通常是由于GPU内存不足导致的。你可以尝试以下几个方法来解决这个问题：

1. 减少batch size：减少每次输入模型的数据量，从而减少GPU内存的占用。

2. 减少模型参数：可以尝试减少模型的层数或每层的神经元个数，来降低模型的参数量。

3. 使用更大的GPU：如果你的GPU内存确实不足以容纳模型，可以考虑使用更大内存的GPU。

4. 使用分布式训练：将模型分成多个部分，分布式地在多个GPU上进行训练，以降低每个GPU的内存占用。

希望以上方法可以帮助你解决问题。

ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[32,32,128,128] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc

这个错误表示在 GPU 上分配张量时，内存不足。原因是模型或输入数据太大，超出了 GPU 的内存限制。

解决这个问题的方法有几种：

1. 减少批量大小（batch_size）：减少每个批次处理的样本数量，可以减少 GPU 内存的使用量，但可能会影响模型的训练效果。

2. 减小模型的规模：可以通过减少模型中的层数或参数数量来减小模型的规模，从而减少 GPU 内存的使用量。

3. 使用更高内存的 GPU：如果您使用的 GPU 内存较小，可以考虑升级到内存更大的 GPU。

4. 使用分布式训练：将训练任务分发到多个 GPU 或计算机上进行并行训练，可以减少每个 GPU 的负载，从而减少内存使用量。

5. 使用混合精度训练：使用混合精度训练可以减少 GPU 内存的使用量，从而让您能够训练更大的模型或使用更大的批量大小。