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。。
# 机器学习 # python
Logo
脑启社区

脑启社区是一个专注类脑智能领域的开发者社区。欢迎加入社区，共建类脑智能生态。社区为开发者提供了丰富的开源类脑工具软件、类脑算法模型及数据集、类脑知识库、类脑技术培训课程以及类脑应用案例等资源。

更多推荐

类脑解耦大模型最简 MVP 落地｜从根源解决 LLM 臃肿、黑箱、失忆、幻觉四大问题（大模型的思考：四）

本次最简 MVP 的成功跑通，是模块化类脑大模型架构的里程碑式验证。证明了下一代 AI 的发展方向，不再是无休止的参数堆叠，而是智能的解耦、分工、重构。从最初类脑思想实验，到自我纠偏完善理论，再到低成本工程落地，整套体系逻辑自洽、拓展性极强。丰富颜色、形状、材质多类型特征子模块；接入数学运算独立子模块，解决大模型计算错误问题；迭代存储层，从 JSON 平滑升级轻量化数据库；完善联想、想象拓展模块，

avatar 脑启社区

告别Transformer？我们为什么必须推翻冯·诺依曼架构

《AI架构革命：从Transformer到光电忆阻器》 传统Transformer架构面临算力困境，其O(n²)计算复杂度和冯·诺依曼架构的"存储墙"严重制约发展。新一代技术正加速突破：1）忆阻器实现存算一体，北京大学团队验证能效提升96倍；2）光电融合技术利用光信号突破电子速度极限；3）Mamba架构抛弃注意力机制，推理速度提升5倍；4）数据流芯片（如英伟达收购的Groq）实

avatar 脑启社区

一个大专生的自白：我为什么用「类脑架构」重写了分布式系统

BNOS 负责宏观的节点编排与协作，AAA 负责微观的模型自适应推理，两者在设计上是互补的。在查阅了大量现有的分布式框架和智能体（Agent）协作方案后，我发现它们要么过于厚重，要么在节点通信上引入了极高的复杂度。于是，我决定跳出传统的微服务或消息队列思维，尝试从生物大脑中汲取灵感，设计了一套基于仿生神经网络的通用模块化执行引擎——BNOS（Bionic Neural Network Operat

avatar 脑启社区