ResourceExhaustedError解决方法

最近经常碰到这个问题，搞得有点怀疑人生了……

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ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[154,800]

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训练过程中，模型跑得好好的，结果'喀’，蹦出这么个错误，不能愉快的玩耍了都。

这个错误一出现。

1.*首先得排除整个显卡上是不是有别的模型在跑？

2.如果没有，检查自己的模型逻辑有没有错误？（很多时候，即使没错也会崩……）

3.*接下来，在进行下一步尝试……

    先用invidia-smi命令，看看服务器上有哪些空闲显卡（本地电脑可忽略，重新运行就是了）.

    对于tensorflow来说，可以用CUDA_VISIBLE_DEVICES=1(，2...) python train.py​,命令来运行程序，其中的数字1,2...代表显卡序号。如果你觉得一个显卡不够，或是想让程序跑得快，在不影响别人使用的情况下，可以多选择几块显卡。CUDA_VISIBLE_DEVICES命令是用来确定CUDA允许tensorflow发现的显卡​。如果没有，默认情况下tensorflow会利用所有能利用的资源。

    对于濒临淘汰的Theano来说，运行时设置device=1(,2,3..),即可。

 4.如果还是不行，请回到第二步……不要过度自信……

OOM的错误目前我还没找到最有效的解决方法,之前本以为能解决问题，但是偶然还是会出现。词表的大小也会引起OOM的错误，最近尝试google news的词向量，小词表不会引发OOM 错误，换成大词表，就不行了。如果你们有好的解决方法，欢迎留言讨论。