ResourceExhaustedError的原因及解决方式

在对see in the dark 代码进行测试时，我输入了一张[2848,4256,3]的ARW  sony原始数据图片，运行后出现下面错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,1424,2128,64]

表示卷积后生成的图片数据维度是4维，batch=1，图片大小1424x2128，特征图个数有64个。

表示资源耗尽，由于图片的像素是float32 位的，也就是每个像素相当于4个字节（4B=32bit）的存储量，一共！1424*2128*64*4=193937408*4B=757568KB=739.8M

也就是在运算到这层卷积层所需存储图像空间739.8M，这还有后面更多卷积层，全连接层，内存更大。我的GPU 是2G的，明显不足！解决办法就是换显卡，增大内存。