详解TensorFlow报”ResourceExhaustedError: Cannot allocate memory for the buffer “的原因以及解决办法

原因

在TensorFlow中进行训练过程中，可能会出现"ResourceExhaustedError"错误，即"无法为缓冲区分配内存"。这是因为当前TensorFlow的计算图中，所需要的内存超出了当前可用内存大小。

解决方法

减少batch size

减少batch size是最直接的方法。减少batch size可以减少每次迭代时需要的内存量，从而降低MemoryError的发生概率。但是过小的batch size可能会影响模型的精度。

减少模型大小

减少模型的大小也可以减少内存占用量。可以尝试减少模型中的层数、节点数、降低特征图的分辨率、使用压缩模型等方式。

使用更高效的数据类型

TensorFlow支持的数据类型不仅包括float32，还包括float16、int8等。在条件允许的情况下尽量使用更高效的数据类型。

释放无用的资源

在模型训练过程中，可能会出现一些无用的资源，比如说tensorflow Graph或session中的一些变量会被占用过多的内存。此时需要使用"tf.reset_default_graph()"来清除 tensorflow Graph 和"tf.Session()"，释放当前session的资源，并重新开启新的tensorflow Graph和session。

增加GPU显存

如果GPU显存不足，也会导致"无法为缓冲区分配内存"的错误。可以尝试增加GPU显存，比如通过增加GPU的数量、使用更高容量的显卡等方式。

使用分布式训练

可以使用分布式训练来将计算任务分散到多个计算节点中进行，并且可以使用更多的CPU和GPU资源，从而减少每个节点需要的内存量。

降低图像尺寸

在TensorFlow中，图像占用的内存比较大。可以尝试将图像降低尺寸，比如通过调整图像的大小、缩放图像尺寸等方式，从而减少图像占用的内存量。

总结

以上是TensorFlow报 "ResourceExhaustedError: Cannot allocate memory for the buffer" 的原因以及解决办法的完整攻略，希望对你有帮助。通过以上方法可以有效地解决TensorFlow出现内存不足的问题，从而保证模型训练的正常运转。