以上答案都是指在TensorFlow 1中设置一定的内存。或者在TensorFlow 2.X中允许内存增长。

方法tf.config.experimental。Set_memory_growth确实适用于在分配/预处理期间允许动态增长。然而，人们可能喜欢从一开始就分配一个特定的GPU内存上限。

分配特定GPU内存的逻辑也是为了防止在训练期间使用OOM内存。例如，如果一个人在打开占用视频内存的Chrome选项卡/任何其他视频消耗过程时进行训练，tf.config.experimental. js将被调用。set_memory_growth(gpu, True)可能导致抛出OOM错误，因此在某些情况下需要从一开始就分配更多的内存。

TensorFlow 2中为每个GPU分配内存的推荐和正确方法。X是通过以下方式完成的:

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  # Restrict TensorFlow to only allocate 1GB of memory on the first GPU
  try:
    tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
        gpus[0],
        [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)]

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1578

我尝试在voc数据集上训练unet，但由于图像大小巨大，内存结束。我尝试了上面所有的技巧，甚至尝试了batch size==1，但没有任何改善。有时候TensorFlow版本也会导致内存问题。尝试使用

PIP install tensorflow-gpu==1.8.0

对于Tensorflow 2.0，这个解决方案很适合我。(TF-GPU 2.0, Windows 10, GeForce RTX 2070)

physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
assert len(physical_devices) > 0, "Not enough GPU hardware devices available"
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

好吧，我是张sorflow的新手，我有Geforce 740m或一些带有2GB ram的GPU，我正在运行mnist手写的原生语言示例，训练数据包含38700张图像和4300张测试图像，并试图获得精度，回忆，F1使用以下代码，因为sklearn没有给我精确的结果。一旦我把这个添加到我现有的代码，我开始得到GPU错误。

TP = tf.count_nonzero(predicted * actual)
TN = tf.count_nonzero((predicted - 1) * (actual - 1))
FP = tf.count_nonzero(predicted * (actual - 1))
FN = tf.count_nonzero((predicted - 1) * actual)

prec = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
f1 = 2 * prec * recall / (prec + recall)

加上我的模型是沉重的我猜,我是内存错误147年之后,148年的时代,然后我想为什么不创建函数的任务,所以我不知道如果在tensrorflow这种方式工作,但我认为如果使用局部变量,当定义的范围可能释放内存和i上述元素的训练和测试模块,我能够达到10000时代没有任何问题,我希望这将帮助. .

# allocate 60% of GPU memory 
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
import tensorflow as tf 
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6
set_session(tf.Session(config=config))