TensorFlow GPU 버전에서 CUDA_OUT_OF_MEMORY 발생 시... 

텐서플로우 GPU 버전 설치 후

# -*- coding: utf-8 -*-
 
# TensorFlow 라이브러리를 추가한다.
import tensorflow as tf

# 그래프를 생성합니다.
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')
c = tf.matmul(a, b)
# log_device_placement을 True로 설정하여 세션을 만듭니다.
sess = tf.Session()
# op를 실행합니다.
print(sess.run(c))

를 실행해보면

프로그램에서 GPU에 메모리를 할당하다 에러를 발생시킨다.

구글링 내용으로는 GPU에서 사용 가능한 메모리가 부족해서 그렇다고 하는데

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

# log_device_placement을 True로 설정하여 세션을 만듭니다.
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

Session 시작 전에 GPUOptions 항목을 추가해주면 CUDA_OUT_OF_MEMORY 에러가 제거된다. 우선 내 PC의 GPU 메모리는 4기가 남은 용량은 3.2기가로 나오나 0.4 이상인 경우 에러 발생한다. 수치는 적절한 값을 테스트해보면서 찾으면 될것 같다.

출처: https://kukiten.tistory.com/entry/TensorFlow-GPU-버전에서-CUDAOUTOFMEMORY-발생-시 [kukiten]