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。

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ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[2,1536,1536] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:Fill]

这个错误是由于内存不足导致的。具体来说，你的GPU内存不足以分配一个形状为[2,1536,1536]的float类型的张量。解决这个问题的方法有以下几个：

1. 减少模型的大小，可以通过减小模型的深度、宽度或使用更小的批量大小来减少内存使用量。

2. 使用更大的GPU，如果你的GPU内存不足，可以考虑升级到内存更大的GPU。

3. 使用分布式训练，可以将模型的参数分布到多个GPU上进行训练，从而减少单个GPU上的内存使用量。

希望能帮到你！

翻译 tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[60000,28,28,32] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu [Op:BiasAdd] name: model/conv_1/BiasAdd/

tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: 在分配形状为[60000,28,28,32]和类型为float的张量时，由于分配器CPU内存不足而发生OOM错误。 [Op:BiasAdd] 名称：model/conv_1/BiasAdd/。