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我正在使用 tensorflow-2 gpu 和 tf.data.Dataset。
小模型训练有效。
当训练一个更大的模型时，首先一切正常:使用 gpu，第一个 epoch 工作没有问题(但我使用了大部分 gpu 内存)。
在验证时，我遇到了 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 的各种分配，无法分配的字节数越来越少(从 922Mb 到 337Mb)。
我目前没有指标也没有回调，我正在使用 tf.keras.Model.fit .
如果我删除验证数据，培训将继续。
我的问题是什么？我该如何调试？
在 tf1 中，我可以使用 RunOptions(report_tensor_allocations_upon_oom=True) , tf2 中是否存在任何等价物？
这发生在 tensorflow==2.1.0 。
最佳答案
这些都没有发生在
2.0 alpha TensorFlow 但在 2.0 中。
pip安装tensorflow-gpu==2.0.0:有
内存泄露!
pip 安装 tensorflow-gpu==2.0.0-alpha:
没关系!
试试看
关于python - 如何在 tensorflow2-gpu 中调试内存不足，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60933768/
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