这个错误通常是由于模型或数据集太大，超出了GPU内存的限制。解决方法包括：
减小批量大小：减小每个批量的大小，以减少GPU内存的使用量。
减小模型大小：减小模型的大小，可以通过减少层数、减小每层的神经元数量等方式实现。
使用更大的GPU：如果您的模型和数据集确实很大，那么您可能需要使用更大的GPU，以便能够容纳更多的数据。
使用分布式训练：使用分布式训练可以将模型和数据集分布在多个GPU或多台机器上，从而减少每个GPU的内存使用量。
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，从而允许您在相同的GPU上训练更大的模型。
使用TensorFlow的自动分配器：TensorFlow提供了一种自动分配器，可以根据需要动态分配内存，从而避免内存耗尽的问题。可以通过设置环境变量TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH为true来启用自动分配器。
使用TensorFlow的GPU限制：可以使用TensorFlow的GPU限制来限制GPU内存的使用。可以通过设置tf.ConfigProto()中的gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction参数来限制每个进程使用的GPU内存比例，或者使用tf.GPUOptions()中的allow_growth参数来启用自动分配器。
使用TensorFlow的数据生成器：可以使用TensorFlow的数据生成器来逐步加载数据，从而减小内存占用。可以使用tf.data.Dataset.from_generator()方法来创建数据生成器。
- 减少batch_size 通过减少batch_size来减少图像在神经网络中的并行处理，即可减少显存的占用，建议将batch_size降低为2的N次方。 代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 准备数据
x_train = np.random.rand(2048, 224, 224, 3).astype(np.float32)
y_train = np.random.rand(2048, 1000).astype(np.float32)
batch_size = 64
# 创建网络
model = tf.keras.applications.ResNet50()
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy())
model.summary()
# 降低batch_size训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=10)
- 降低模型复杂度 当训练的模型太复杂，显存占用也会很大，可以通过简化模型结构来减少显存的占用。 代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 准备数据
x_train = np.random.rand(2048, 224, 224, 3).astype(np.float32)
y_train = np.random.rand(2048, 1000).astype(np.float32)
batch_size = 64
# 创建网络，将ResNet50的全连接层去掉
inputs = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))
x = tf.keras.applications.ResNet50(include_top=False, weights=None, input_tensor=inputs)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x.output)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1000, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy())
model.summary()
# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=10)
- 使用显存优化工具 TensorFlow提供了一些显存优化工具，例如tf.distribute.MirroredStrategy分布式训练。这个工具可以在多个GPU上分布式并行训练，显存会被自动分摊到多个GPU上。 代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 准备数据
x_train = np.random.rand(2048, 224, 224, 3).astype(np.float32)
y_train = np.random.rand(2048, 1000).astype(np.float32)
batch_size_per_replica = 32
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
# 创建网络
with strategy.scope():
model = tf.keras.applications.ResNet50()
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy())
model.summary()
# 分布式训练
global_batch_size = batch_size_per_replica * strategy.num_replicas_in_sync
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).shuffle(2048).batch(global_batch_size)
history = model.fit(train_dataset, epochs=10)
- 使用float16或mixed_precision 在训练时将数据类型转换为float16或mixed_precision可以减少显存的使用，但要注意如果模型的参数精度过高会降低模型的精度。 代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 准备数据
x_train = np.random.rand(2048, 224, 224, 3).astype(np.float32)
y_train = np.random.rand(2048, 1000).astype(np.float32)
batch_size = 64
dtype = 'float16' # 数据类型
# 创建网络
inputs = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))
x = tf.keras.applications.ResNet50(include_top=False, weights=None, input_tensor=inputs)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x.output)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1000, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# 转换数据类型
model = tf.keras.mixed_precision.experimental.Policy('mixed_float16')
model = model.to_model()
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy())
model.summary()
# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=10)
我是TensorFlow的新手，我在数据集方面遇到了问题。我在Windows 10上工作，TensorFlow版本是2.6.0，与CUDA一起使用。 我有两个NumPy数组，分别是X_TRAIN和X_TEST(已经拆分)。列车为5 GB，测试为1.5 GB。 这些形状是：
X_TRAIN：(259018，30，30，3)，<；类‘numpy.ndarray’>；
Y_TRAIN：(259018，1)，<；类‘numpy.ndarray’>；
使用以下代码创建数据集：
dataset_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train , Y_train)).batch(BATCH_SIZE)
>>> ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: np.arange(100), output_signature=tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32))
>>> for d in ds:
... print(d)
...
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
...