所以我在一台装有GeForce GTX 980显卡的Windows 10机器上安装了GPU版的TensorFlow。 诚然，我对显卡知之甚少，但根据dxdiag显示，它确实有: 4060MB 的专用内存（VRAM）和; 8163MB 的共享内存 总计约为 12224MB。 然而，我注...

我正在使用Tensorflow中的LSTM-RNN训练一些音乐数据，但遇到了GPU内存分配的问题，我不理解：当实际上还有足够的VRAM可用时，我遇到了OOM错误。一些背景信息：我正在使用Ubuntu Gnome 16.04，使用GTX1060 6GB，Intel Xeon E3-1231V3和...

TensorFlow总是（预）分配我显卡上的所有空闲内存（VRAM），这很好，因为我想让我的模拟在工作站上尽可能快地运行。 然而，我希望记录TensorFlow实际使用了多少内存（总和）。此外，如果我还能记录单个张量使用了多少内存就更好了。 这些信息对于测量和比较不同的ML / AI架构所...

我想了解当前nvidia/AMD处理VRAM资源分配的实现。 我们已经知道操作系统在系统RAM满时使用交换/虚拟内存，那么当涉及到VRAM时，相当于交换的是什么？它们会回退到系统RAM还是硬盘？ 我认为回退到系统RAM是合理的，但从我的经验来看，当视频游戏的视频内存空间不足时，它们会严重卡...