GPU_0_bfc尝试使用freed_by_count = 0分配2.34GiB的内存不足

如何解决GPU_0_bfc尝试使用freed_by_count = 0分配2.34GiB的内存不足

W tensorflow / core / common_runtime / bfc_allocator.cc：245]分配器（GPU_0_bfc）内存不足，试图分配带有freed_by_count = 0的2.34GiB。调用方表示这不是故障，但可能意味着如果有更多可用内存，则可能会提高性能。

我当时只用一张显卡就遇到了这个问题，所以我出去买了另一张显卡来修复它（我也买了它，所以一张显卡可以运行游戏，而另一张将来可以运行其他程序的网络，所以不要如果我搞砸了，对我来说太难受了。

我尝试以几种不同的方式分配gpu内存，但最终还是解决了这一问题，因为它实际上看起来好像正在使用两张卡中的内存。但是我仍然收到警告，所以我想知道是否有人更习惯于多GPU程序，可以告诉我我做错了什么（如果有）。这是DCGAN。

import pandas as pd
import numpy as np

# verify the DATE column is in a datetime format and set it as the index
dfData = pd.read_csv('WALCL.csv',skiprows=0,parse_dates=['DATE'],index_col='DATE')

# plot the data
ax = dfData.plot(figsize=(20,8))

datemin = np.datetime64(dfData.index.min(),'Y')
datemax = np.datetime64(dfData.index.max(),'Y') + np.timedelta64(1,'Y')
ax.set_xlim(datemin,datemax)