Run AlexNet: cuda_error_out_of_memory Fehler

Question

Gpu Speicher: 11,9 g

Init alexnet: Notwendigkeit 34G, so aus der Erinnerung.

Verwenden Sie die eine der beiden Möglichkeiten von Tensorflow offiziellen Web wie unten, aber immer noch die alte Frage.

config = tf.ConfigProto() 
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.7 
session = tf.Session(config=config) 

config = tf.ConfigProto() 
config.gpu_options.allow_growth = True 
session = tf.Session(config=config) 

warum? irgendwelche guten Ideen, vielen Dank !!!

Answer 1

Der wahre Grund ist, dass in Shuffle die min_after_dequeue zu groß ist