原因:

使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出。

解决方法:

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

原先代码:

with tf.Session() as sess:
pass

现在代码:

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) as sess:
pass

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