详解TensorFlow报”ResourceExhaustedError: PoolingOp: out of memory allocating tensor “的原因以及解决办法

在深度学习模型的训练中，可能会遇到TensorFlow报"ResourceExhaustedError: PoolingOp: out of memory allocating tensor"这样的错误，这是由于GPU或CPU内存不足而引起的。在这篇文章中，我们将详细解释这个错误的原因，以及如何避免它。

导致"ResourceExhaustedError"错误的原因

"ResourceExhaustedError"错误通常发生在我们尝试使用过多的内存时。在深度学习中，这通常是由于以下原因引起的：

• 训练数据集过大：如果我们尝试将整个训练集全部载入内存，则可能会导致内存不足的错误。解决办法是使用分批次训练数据集。
• 模型结构复杂：如果我们的模型有太多参数，太多层，或者占用过多的内存，则可能会导致内存不足的错误。解决办法是优化模型结构，减少参数数量和层数。
• 过于频繁地进行模型保存：如果我们经常保存模型，可能会导致过多的内存占用。解决办法是减少模型保存的频率，比如每几个epoch保存一次模型。

解决"ResourceExhaustedError"错误的方法

如果出现了"ResourceExhaustedError: PoolingOp: out of memory allocating tensor"的错误，我们可以尝试以下方法来解决这个问题：

方法1: 减少批次大小

批次大小是指在每次训练中一次性输入到模型中的训练数据量。如果批次大小过大，会占用过多的内存，导致内存不足的错误。我们可以尝试将批次大小减小一些，以降低内存占用。当然，批次大小过小也可能导致梯度下降不稳定，因此需要综合考虑批次大小的大小。

方法2: 减小模型的结构

如果我们的模型太过庞大，可能会占用过多的内存，导致内存不足的错误。我们可以尝试减小模型的结构，例如减少卷积层的数量，或减少隐藏层的神经元数量。

方法3: 只保存最优模型

如果我们经常保存模型，可能会导致过多的内存占用。我们可以尝试只保存最优的模型，以降低内存占用。在TensorFlow中，我们可以使用ModelCheckpoint回调函数来实现自动保存最优模型。

方法4: 使用更高内存的计算设备

如果我们的模型太过复杂，而我们又不能减少模型的复杂度，那么我们可以尝试使用更高内存的计算设备，例如使用更大内存的GPU，或者使用多个GPU同时训练模型。

总结

"ResourceExhaustedError: PoolingOp: out of memory allocating tensor"的错误通常是由于过多的内存占用导致的。我们可以尝试减小批次大小，减小模型结构复杂度，只保存最优模型，或使用更高内存的计算设备来解决这个问题。同时，我们还要合理调整训练策略，避免出现内存不足的情况。