tensorflow 训练很小数据集gpu内存满

当训练很小的数据集时，出现GPU内存不足的问题可能有以下几个原因：

1. 数据集过大：虽然数据集本身很小，但可能在加载数据时进行了一些处理或者转换，导致数据集的大小变大。在加载数据时，可以尝试使用tf.data.Dataset进行懒加载，从而减少内存占用。

2. 模型过复杂：即使数据集很小，如果模型非常复杂，也会导致内存不足。可以尝试减小模型的大小，例如减少网络层数、减小每层的神经元数量，或者使用更轻量级的模型。

3. 运算过程中内存占用高：在训练过程中，如果使用了大量的中间变量或者计算图过于复杂，也会导致内存占用增加。可以尝试优化计算图，减少中间变量的使用，或者使用更高效的计算方式，如使用tf.function进行静态图编译。

4. TensorFlow版本问题：某些版本的TensorFlow对内存的使用不够优化，建议升级到最新版本，或者考虑使用其他更轻量级的深度学习框架。

针对以上问题，可以尝试以下解决方案：

- 在训练过程中使用批量训练，即每次只加载一小部分数据进行训练，可以使用tf.data.Dataset.batch()方法实现。
- 使用较低的数据类型，如使用tf.float16代替tf.float32来减少内存消耗。
- 考虑降低模型的复杂度，如减少网络层数或神经元数量。
- 对计算图进行优化，减少中间变量的使用，或者使用tf.function进行计算图静态编译。
- 升级到最新版本的TensorFlow，或者考虑使用其他更轻量级的深度学习框架。

以上是一些可能的解决方案，具体需要根据实际情况进行尝试和调整。

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TensorFlow 训练只用cpu

当然可以只用 CPU 进行 TensorFlow 的训练，但是相比于使用 GPU 来训练，速度会慢很多。这是因为 CPU 与 GPU 的架构不同，GPU 在计算矩阵运算时有着更高的并行能力，而 TensorFlow 中大量的计算都是矩阵运算。因此，如果你需要训练大规模的深度学习模型，建议使用 GPU 来加速训练过程。但对于小型的模型和数据集，使用 CPU 也可以完成训练。可以使用 TensorFlow 自带的 `tf.device` 函数来指定 CPU 进行训练，例如：

import tensorflow as tf

# 指定 CPU 进行训练
with tf.device('/cpu:0'):
    # 定义模型和训练过程
    ...

这样，定义的模型和训练过程都将使用 CPU 进行计算。