Python 我的CNN型号在我的GPU上使用了太多内存。如何在CPU内存中托管一些张量？

我正在NVidia RTX 2080上训练一个CNN模型，它变得越来越大，现在我的卡出现了一些内存问题。我读了一些关于这个主题的文章，Tensorflow似乎可以在训练期间在CPU内存上托管一些节点，并在需要时在GPU内存中检索（如中所示）

有什么想法/文件/例子吗

---

谢谢

没有任何代码，很难提供帮助。 一般来说，你可以看一看

例如：

with tf.device('/cpu:0'):
  a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
  b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')

可以在cpu上显式创建变量