我将 tensorflow-2 gpu 与 tf.data.Dataset 一起使用。对小型模型的训练有效。
当训练一个更大的模型时，一开始一切正常：使用 gpu，第一个 epoch 工作没有问题（但我正在使用我的大部分 gpu 内存）。
在验证时，我遇到了一个 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY，它有各种分配，无法分配的字节数越来越少（范围从 922Mb 到 337Mb）。我目前没有指标，也没有回调，并且正在使用tf.keras.Model.fit. 如果我删除验证数据，训练将继续。
我的问题是什么？我该如何调试呢？
在 tf1 中，我可以使用RunOptions(report_tensor_allocations_upon_oom=True)tf2 中是否存在任何等价物？
这发生在 tensorflow==2.1.0 中。