在tensorflow中训练小模型(< 100 mb)时没有足够的GPU内存

在tensorflow中训练小模型(< 100 mb)时没有足够的GPU内存，可以采取以下几种解决方案：

1. 减少模型复杂度：可以通过减少模型的层数、减少每层的神经元数量或者使用更简单的模型结构来降低内存需求。
2. 减少批次大小：可以通过减少每个训练批次中的样本数量来降低内存需求。这样虽然会增加训练时间，但可以在有限的内存资源下完成训练。
3. 使用更小的数据集：可以考虑使用更小的训练数据集来降低内存需求。可以通过随机采样或者数据压缩等方式来减小数据集的大小。
4. 使用CPU进行训练：如果GPU内存不足，可以尝试使用CPU进行训练。虽然训练速度可能会变慢，但可以避免GPU内存不足的问题。
5. 分布式训练：可以考虑使用分布式训练的方式，将模型参数和计算分布到多个设备或者多台机器上进行训练。这样可以充分利用多台设备的内存资源。
6. 内存优化：可以通过优化代码和使用内存优化技术来减少内存占用。例如，可以使用tensorflow的内存优化工具、减少不必要的变量存储、使用低精度数据类型等方式来降低内存需求。

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