GPU进程使用CPU/系统内存导致内存错误

这个问题通常是由于TensorFlow或PyTorch的默认行为所导致的。为了解决这个问题，我们可以使用以下方法：

1. 如果您使用TensorFlow，则可以使用以下语句启用GPU内存增长：

   import tensorflow as tf
   gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
   sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
   

2. 如果您使用PyTorch，则可以通过以下语句将张量从CPU移动到GPU：

   import torch
   x = torch.Tensor([1, 2, 3])
   x = x.to('cuda')
   

3. 您还可以尝试将batch大小降低，或者使用更少的图像数据，以减少内存占用。

4. 最后，您还可以尝试使用GPU更高级的内存管理工具，例如CUDA Memory Profiler，以找出内存泄漏或性能瓶颈。

请注意，这些解决方案可能因您的机器配置和运行时环境而有所不同。