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【Deep learning】使用tensorflow mnist 程式碼 記憶體崩潰

在tensorflow 官方給出的mnist程式碼中,測試模型準確率部分在視訊記憶體小的GPU上是無法執行的,會出現out of memory的問題。

原因是, test.images的數量太大(沒記錯應該是10000)

test_acc=accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})
在前向計算的時候,計算需要巨大資源,你的記憶體無法支撐起來。

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依然是使用batch 進行測試,分成10份

for i in range(10):
    batch = mnist.test.next_batch(1000)
    accuResult = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0})
這樣就解決問題了。