详解TensorFlow报”ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape “的原因以及解决办法

目录

• 背景介绍
• 错误原因
• 解决办法
  • 减小 batch size
  • 减小模型大小
  • 减小图片大小
  • 分配更多的 GPU 内存
  • 使用多个 GPU
  • 采用更先进的硬件
• 总结

背景介绍

在使用 TensorFlow 训练深度学习模型时，经常会遇到“ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape”的错误提示。该错误提示意味着 GPU 内存不足，无法为待训练的张量分配足够的内存空间。本文将为大家介绍如何解决该问题。

错误原因

TensorFlow 训练深度学习模型时会占用大量 GPU 内存。因此，在训练模型之前，我们需要根据模型的大小和 GPU 的内存大小合理分配内存空间。然而，由于模型复杂度不同、数据集大小不同等因素的影响，很难精准地计算需要分配的内存空间大小。因此，当 GPU 内存不足时，就会出现“ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape”的错误提示。

解决办法

针对“ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape”的错误提示，我们可以采取以下几种解决办法。

减小 batch size

减小 batch size 是最为常见和简单的解决办法之一。当 batch size 影响到 GPU 内存时，可以将其减小。

减小模型大小

减小模型大小可以降低模型对 GPU 内存的需求。我们可以使用降低卷积层的数量、卷积核的大小、降低全连接层的神经元个数等方式来减小模型大小。

减小图片大小

如果输入图片的分辨率过高，可能会导致 GPU 内存的峰值使用量过高。我们可以将图片大小减小，以降低 GPU 内存的使用量。

分配更多的 GPU 内存

我们可以通过设置 TensorFlow 的 GPU 处理器的内存分配比例，来分配更多的 GPU 内存给 TensorFlow。这可以通过以下代码实现：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
session = tf.Session(config=config)

以上代码将分配 90% 的 GPU 内存给 TensorFlow。

使用多个 GPU

在部分机器配置中存在多个 GPU，我们可以在 TensorFlow 的分布式设置中使用多个 GPU 来加速训练。具体使用方式可以参考 TensorFlow 的官方文档。

采用更先进的硬件

如果以上方法无法解决内存不足的问题，我们可以考虑采用更先进的显卡或者更大的显存。这需要根据具体的硬件情况来进行选择。

总结

TensorFlow 在训练模型时可能会占用大量 GPU 内存，导致“ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape”错误提示。本文介绍了如何通过调整 batch size、减小模型大小、减小图片大小、分配更多的 GPU 内存、使用多个 GPU 和采用更先进的硬件等方法来解决该问题。希望本文能对读者们有所帮助。