你正在使用GPU进行CNN类模型训练，突然发生了内存溢出的错误，你可以通过哪些方式来进行解决？

在GPU内存发生溢出（memory overflow）的时候、我们首先想到的肯定是增加GPU的资源，比如我们变成多GPU训练或者升级GPU的类型。

但是，现实情况下，资源往往是有限的。那么我们就得考虑别的方案来进行问题的解决：

1，减少每个批次的大小（降低batch_size）；

2，在一层或者多层中使用较大的步幅（stride）来降低维度；

3，删除网络中的一层或者多层；

4，使用16位浮点数来代替32位浮点数进行运算；

5，在多个设备上分配CNN模型即多GPU训练；

参考：Hands-on-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-TensorFlow

参考：

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