tensorflow使用GPU训练遇到的问题

在使用tensorflow，使用GPU加速执行代码时，中途报的错（个人通过查阅资料得知好像是显存爆了）

Bug信息：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed copying input tensor from /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 to /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 in order to run _EagerConst: Dst tensor is not initialized.

还请各位朋友可以指点一下，分享一下自己的解决办法，谢谢~

ps：已经尝试了指定特定GPU的方法，但是没有效果

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以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：
。

一、错误原因

在使用tensorflow，使用GPU加速执行代码时，中途报的错（个人通过查阅资料得知好像是显存爆了）

Bug信息：tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed copying input tensor from /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 to /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 in order to run _EagerConst: Dst tensor is not initialized.

二、解决办法

1、检查显存情况

显存爆了是导致上述错误的主要原因，因此需要先检查显存情况。可以使用“free -m”命令查看显存情况。

2、调整GPU显存大小

如果检查显存情况显示显存已满，则需要调整GPU显存大小。可以通过“nvidia-smi”命令调整GPU显存大小。

3、重启计算机

重启计算机后再次尝试执行代码。

把报错发给我看一下

1，使用gc库，将 gc.collect()放在迭代的循环中，让它在每次迭代后清理GPU。https://blog.csdn.net/chen_nnn/article/details/125735284
2，或者减小batch_size和样本数量
4，或者降tf到2.5.0
3，或者试下可以像他这样解决 https://stackoverflow.com/questions/62916904/failed-copying-input-tensor-from-cpu-to-gpu-in-order-to-run-gatherve-dst-tensor

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