# tensorflow oom报错OOM when allocating tensor with shape

```for i in xrange(10):
testSet = mnist.test.next_batch(50)
print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={ x: testSet[0], y_: testSet[1], keep_prob: 1.0}))```

```import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#每个批次的大小
batch_size = 100
#计算一共有多少个批次
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size
n_test_batch = mnist.train.num_examples // batch_size

#初始化权值
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
#初始化偏置值
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1,shape=shape)
return tf.Variable(initial)

#卷积层
def conv2d(x,W):
#x input tensor of shape [batch,in_height,in_width,in_channels]
#W filter /kernel tensor of shape[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels]
#strides[0/3]=1,strides[1]代表x方向的步长，strides[2]y方向步长

#池化层
def max_pool_2x2(x):
#ksize[1,x,y,1]

#定义两个placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) #28*28
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])

#改变x的格式转为4D的向量[batch,in_height,in_width,in_channels]
x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])

#初始化第一个卷积层的权值和偏置
W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32])
b_conv1 = bias_variable([32])

#把x_image和权值向量进行卷积，再加上偏置值，然后应用与relu激活函数
h_vonv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)+b_conv1)#进行池化
h_pool1 = max_pool_2x2(h_vonv1)#进行max-pooling

#初始化第二个卷积层的权值和偏置
W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64])
b_conv2 = bias_variable([64])
#把h_pool1和权值向量进行卷积，再加上偏置值，然后应用与relu激活函数
h_vonv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2)+b_conv2)#进行池化
h_pool2 = max_pool_2x2(h_vonv2)#进行max-pooling

#28*28的图片第一次卷积后还是28*28，第一次池化后变为14*14
#第二次卷积后为14*14，第二次池化后变为7*7
#经过上面操作后得到64张7*7的平面

#初始化第一个全连接层的权值
W_fc1 = weight_variable([7*7*64,1024])#上一场有7*7*64个神经元，全连接层有1024个神经元
b_fc1 = bias_variable([1024]) #1024个节点

#把池化层2的输出扁平化为1维
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])
#求第一个全连接层的输出
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1)+b_fc1)

#keep_prob用来表示神经元的输出概率
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob)

#初始化第二个全连接层
W_fc2 = weight_variable([1024,10])
b_fc2 = bias_variable([10])

#计算输出
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,W_fc2)+b_fc2)
#softmax和交叉熵一起使用
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))

#结果放在一个布尔列表中
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#argmax返回一维张量中最大的值所在的位置,1代表一行中的最大位置
#求准确率
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for epoch in range(21):
for batch in range(n_batch):
batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys,keep_prob:0.7})

#下面的代码为修改后的结果
acc = 0
for batch in range(n_test_batch):
batch_test_xs,batch_test_ys = mnist.test.next_batch(batch_size)
acc += sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_test_xs, y: batch_test_ys,keep_prob:1})
print("Iter " + str(epoch) + ",Testing Accuracy " + str(acc/(batch+1)))```

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