问题描述
家里有一些新的 GPU，我发现自己被迫升级到 CUDA 11.1，因此，我不得不使用特殊的 NVIDIA's Tensorflow fork -（由于各种原因我不能使用 TF 2 并且需要保持在 1.X 上）。
现在，回到“正常”TF 1.14.0，当它在开始时进行通常的内存抓取时，它会（GPU 内存分数限制为 0.2，我需要在同一个二进制文件中执行大量 OpenGL）保持抱怨无法分配更多内存，常见消息为 Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate XYZ. The caller indicates that this is not a failure,but may mean that there Could be performance gains if more memory were available. 这通常会在开始时在加载冻结的 TF 模型或通过第一个数据时需要几秒钟。
在升级的“NVIDIA”TF 1.15.4 中，它说的是类似的话：Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate XYZ (rounded to XYZ). Current allocation summary follows. 后面是 bin 中已分配块的列表，以及什么不是。但是，除了非常不必要非常冗长之外，这还需要很长时间。有时可能需要几分钟才能真正开始推理，这显然是一件非常糟糕的事情。这与 here 可见的错误相同。
我找到了一种允许它稍微增加内存的解决方法。我允许它的分数越高（通过 config.mutable_gpu_options()->set_per_process_gpu_memory_fraction），它运行得越快，当我在我能承受的范围内放手时，速度几乎可以接受。然而，这远不是一个好的解决方案。
当我在 Google 上搜索特定的额外部分 (Current allocation summary follows.) 时，我遇到了实际内存不足的人（不仅仅是 TF 无法增长）。我的代码中没有任何变化，只有 TF 是新的。有没有人知道最近 TF 的变化可能导致这种情况？
请注意：这似乎是我的 GTX 1070 (Ubuntu 20.04) 笔记本电脑上的问题，它是 Ubuntu 18.04 和 RTX 3090 台式机上的 NVidia Tensorflow 1.15.4 问题，但台式机是 20.04没问题！
解决方法
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