当我使用 MNIST 数据集测试 CNN 代码时，使用 GPU(GTX 1060，8GB)出现资源耗尽错误。
但是，当我使用 CPU(i7-6700，RAM:16GB)测试相同的代码时，没有资源耗尽错误。
现在，我的问题是，CPU 和 GPU 之间有什么区别？计算过程有什么不同吗？或者只是因为GPU内存大小和CPU RAM大小之间的差异？(实际上，我不确定在使用CPU时，它是否受RAM大小影响？)
最佳答案
也许你的GPU内存不够，你可以尝试减少batchsize，或者你能做的唯一方法是使用具有更大GPU内存的更好的计算机。我有同样的问题，但是我的数据的一个batch_size足够大计算机来计算。所以我将图像分成 4 个，分别训练它们，最后一步将它们组合起来。结果还不错。
关于machine-learning - Tensorflow - CPU 和 GPU 资源耗尽错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42894518/