tensorflow验证模型准确率出现Allocation of 1003520000 exceeds 10% of system memory

原本是一下子直接放入mnist.test.images, y_: mnist.test.labels，占用内存过大，导致提示'Allocation of 1003520000 exceeds 10% of system memory.'
#  训练结束后报告在测试集上的准确度

print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={ x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

为了避免内存问题,修改如下:

#参考对训练集的处理方法，可以将一次喂入神经网络的测试数据量减小，从而减小内存分配total_accuracy = 0total_batch_cnt = 0BATCH_SIZE = 50#测试batch占位符test_x_batch = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])test_y_batch = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])for _ in range(int(mnist.test.images.shape[0]/BATCH_SIZE)):test_x_batch, test_y_batch = mnist.test.next_batch(BATCH_SIZE)total_accuracy += accuracy.eval(feed_dict={x: test_x_batch, y_: test_y_batch, keep_prob: 1.0})total_batch_cnt += 1print("test accuracy:%g, cnt:%g total_accuracy:%g" % ((total_accuracy / total_batch_cnt) , total_batch_cnt, total_accuracy))

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