return tf.random.stateless_uniform( tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: {{function_node __wrapped__AddV2_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0}} failed to allocate memory [Op:AddV2]

这个错误是 TensorFlow 运行时发出的，表示在执行 `tf.random.stateless_uniform` 操作时出现了内存不足的情况。具体来说，是因为显存不足导致 TensorFlow 无法分配内存，从而报告了这个错误。可能是因为模型太大或者数据量太大，导致显存不够。

解决方法可以尝试减小模型规模或者训练数据集的大小，或者使用更大的显存。另外，也可以尝试设置环境变量 `TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async` 来提高显存使用效率。如果这个错误频繁出现，建议检查一下显卡驱动是否最新、显存是否正常等硬件问题。

相关问题

module 'tensorflow._api.v2.random' has no attribute 'randint'

这个错误信息的意思是说在tensorflow的v2版本中，random模块中不存在randint这个函数。在TensorFlow v2版本中，可以使用tf.random.stateless_uniform来替代randint函数。这个函数可以产生指定形状的随机整数数组。

如果你需要生成随机整数，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 产生形状为[2, 3]的随机整数数组
x = tf.random.stateless_uniform([2, 3], seed=[1, 2], minval=0, maxval=10, dtype=tf.int32)

print(x)

在消费者出现异常时利用本地重试，application.yml文件stateless状态

好的，根据您的描述，如果您想要在消费者出现异常时利用本地重试机制，可以在应用的 `application.yml` 文件中进行相关配置。

首先，您需要确保您的应用是无状态（stateless）的，即不依赖于任何外部状态或存储，以确保本地重试机制的可靠性。然后，您可以设置以下配置参数：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        retry:
          enabled: true  # 启用重试机制
          initial-interval: 1000  # 初始重试间隔时间，单位为毫秒
          max-attempts: 3  # 最大重试次数
          multiplier: 2  # 重试间隔时间的倍增因子
          max-interval: 5000  # 最大重试间隔时间，单位为毫秒
          stateless: true  # 启用无状态模式，确保重试机制的可靠性

通过上述配置，您可以启用 RabbitMQ 监听器的简单重试机制，并设置相关参数，如初始重试间隔时间、最大重试次数、重试间隔时间的倍增因子和最大重试间隔时间等。同时，您还需要设置 `stateless: true` 参数以启用无状态模式，以确保重试机制的可靠性。

需要注意的是，本地重试机制只适用于短暂的、可恢复的异常，如果发生了无法恢复的异常，您仍然需要手动进行错误处理。