详解TensorFlow报”OpError: Resource exhausted: Out of memory “的原因以及解决办法

在使用 TensorFlow 进行模型训练和推理时，常常会遇到 Out of memory 的错误，这是由于 TensorFlow 需要大量的显存和内存资源，如果资源不足，则会出现此错误。本文将详解出现这种错误的原因和解决办法的完整攻略。

原因

1. 数据集过大：当数据集过大，无法全部读入内存或显存中，每次只能读取一小部分数据进行训练或推理，这将导致内存或显存资源的不足。

2. 模型过于复杂：如果模型过于复杂，需要大量的参数和计算，同时需要对大量的数据进行反向传播和梯度更新，这将导致内存或显存资源不足。

3. 占用内存较大的操作：某些操作需要更多的内存和显存资源，比如在计算图像的卷积操作时，需要耗费大量的显存资源。

解决办法

1. 使用更大的显卡：如果条件允许，可以使用更大的显卡，这将使得显存资源更加充足。但是显卡的价格不便宜，这可能不是一个很现实的解决办法。

2. 调整 batch size：可以通过增加 batch size 的大小来减少每次读取数据的次数，这样可以减少内存或显存使用的次数。但是，增加 batch size 的大小也会增加计算量，降低训练的准确率，需要进行适当的调整。

3. 使用优化算法：可以使用优化算法来减少模型中参数的数量，比如使用 L1 和 L2 正则化，Dropout 等来规避过拟合问题，同时减少内存或显存的使用。

4. 使用更小的网络结构：可以通过减少网络的层数、节点数、卷积核数等来降低模型的复杂度，从而减少内存或显存的使用。

5. 释放不需要的显存资源：在 TensorFlow 中，可以使用 tf.Session 对象的 close() 方法来释放所有显存资源，或者使用 tf.reset_default_graph() 方法来清除计算图，释放显存资源。

总结

在进行 TensorFlow 训练和推理时，内存或显存不足的错误很常见。为了解决这个问题，必须了解导致这个问题的原因，并根据不同的情况选择适当的解决方案。

同时，可以使用 TensorFlow 提供的调试工具来帮助定位程序中的问题。通过以上方式，就能够有效地解决 TensorFlow Out of memory 的错误。