此文为解决机器学习中使用tensorflow，在运行代码出现上述报错情况

1.先运行nvidia-smi      检查GPU运行情况，若内存够用进入2

2.代码应作已下修改

import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #use GPU with ID=0 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # maximun alloc gpu50% of MEM config.gpu_options.allow_growth = True #allocate dynamically sess = tf.Session(config = config) 以上代码是让GPU运行进行动态分配内存。。 ---------------------  作者：imumu_xi  来源：CSDN  原文：https://blog.csdn.net/sinat_30372583/article/details/79461468  版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！