GPU 上的 Tensorflow OOM
我正在 Tensorflow 中的 LSTM-RNN 上训练一些音乐数据，遇到了一些我不明白的 GPU 内存分配问题:当实际上似乎还有足够的 VRAM 可用时，我遇到了 OOM.一些背景:我正在 Ubuntu Gnome 16.04 上工作，使用 GTX1060 6GB、Intel Xeon E3-1231V3 和 8GB RAM.所以现在首先是我可以理解的错误消息部分，在最后，我将再次添加整个错
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TensorFlow 总是(预)分配我显卡上的所有可用内存 (VRAM)，这没问题，因为我希望我的模拟在我的工作站上尽可能快地运行. 但是，我想记录 TensorFlow 实际使用了多少内存(总和).此外，如果我还可以记录单个张量使用了多少内存，那就太好了. 此信息对于衡量和比较不同 ML/AI 架构所需的内存大小非常重要. 有什么建议吗? 解决方案 更新，可以使用Ten
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GPU上的Tensorflow OOM
我正在Tensorflow中的LSTM-RNN上训练一些音乐数据，并且遇到了我不明白的GPU内存分配问题:当实际上似乎还有足够的VRAM可用时，我遇到了OOM . 一些背景: 我正在使用6 GB的GTX1060，Intel Xeon E3-1231V3和8GB的RAM开发Ubuntu Gnome 16.04. 因此，现在首先我可以理解的错误消息部分，然后我将再次向所有可能要求它提供帮助的人再次添加
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