2023-07-08 15:04:38.637725: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1651] OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[173056,256] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu

这个警告信息表示在尝试保存或恢复模型，TensorFlow 的内存资源不足（OOM，Out of Memory）。具体来说，它在尝试分配一个形状为 `[173056, 256]` 类型为 `float` 的张量时耗尽了内存。

这种情况通常发生在模型参数的维度非常大或者系统资源有限的情况下。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少模型的规模：可以尝试减少模型的参数量或降低某些层的维度，以减少内存消耗。

2. 使用更高性能的硬：如果你的系统资源有限，考虑使用更高性能的硬件，例如具有更大内存容量的机器或者使用GPU进行计算。

3. 批量处理数据：可以考虑将数据分成更小的批次进行处理，以减少每个批次的内存需求。

4. 内存优化：检查代码中是否有内存泄漏或者不必要的内存占用，例如在不需要的时候及时释放变量。

. 使用分布式计算：如果可能的话，可以将计算任务分布到多台机器上，以减少单个机器上的内存压力。

根据你的具体情况选择适合的方法来解决内存不足的问题。

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Node: 'mean_squared_error/SquaredDifference' required broadcastable shapes [[{{node mean_squared_error/SquaredDifference}}]] [Op:__inference_train_function_2983] 2023-05-22 22:06:16.671412: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:368] Loaded cuDNN version 8901 2023-05-22 22:06:18.052867: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1733] INVALID_ARGUMENT: required broadcastable shapes根据这个参数应该修改哪个参数

根据错误提示，需要修改的参数是输入数据的形状和大小，以便使它们可以广播到相同的形状。您可以检查您的输入数据和模型的输入形状是否匹配，并尝试调整它们以满足广播要求。您还可以尝试使用`tf.expand_dims()`函数来增加维度，以便使它们可以广播到相同的形状。另外，您还可以在模型中添加一个Reshape层或Flatten层来调整输入数据的形状。

Node: 'mean_squared_error/SquaredDifference' required broadcastable shapes [[{{node mean_squared_error/SquaredDifference}}]] [Op:__inference_train_function_5966] 2023-05-22 22:15:13.835873: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1733] INVALID_ARGUMENT: required broadcastable shapes

这个错误通常是由于输入数据的形状不匹配或无法广播导致的。你需要检查你的输入数据的形状，并确保它们可以广播到正确的形状。你可以尝试使用 `tf.broadcast_dynamic_shape` 函数来调整形状。此外，你还可以检查模型中的层是否正确地连接，并且确保它们的输出形状与下一层的输入形状相同。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息以便更好地帮助你。