(GPU_0_bfc)尝试使用freed_by_count = 0分配2.34GiB的内存不足

W tensorflow / core / common_runtime / bfc_allocator.cc:245]分配器(GPU_0_bfc)内存不足,试图分配带有freed_by_count = 0的2.34GiB。调用方表示这不是故障,但可能意味着如果有更多可用内存,则可能会提高性能。

我当时只用一张显卡就遇到了这个问题,所以我出去买了另一张显卡来修复它(我也买了它,所以一张显卡可以运行游戏,而另一张将来可以运行其他程序的网络,所以不要如果我搞砸了,对我来说太难受了。

我尝试以几种不同的方式分配gpu内存,但最终还是解决了这一问题,因为它实际上看起来好像正在使用两张卡中的内存。但是我仍然收到警告,所以我想知道是否有人更习惯于多GPU程序,可以告诉我我做错了什么(如果有)。这是DCGAN。

import pandas as pd
import numpy as np

# verify the DATE column is in a datetime format and set it as the index
dfData = pd.read_csv('WALCL.csv',skiprows=0,parse_dates=['DATE'],index_col='DATE')

# plot the data
ax = dfData.plot(figsize=(20,8))

datemin = np.datetime64(dfData.index.min(),'Y')
datemax = np.datetime64(dfData.index.max(),'Y') + np.timedelta64(1,'Y')
ax.set_xlim(datemin,datemax)
iCMS 回答:(GPU_0_bfc)尝试使用freed_by_count = 0分配2.34GiB的内存不足

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