使用TensorFlow运行多gpu cnn时内存不足

可能是由于以下几个原因引起的：

1. 模型设计问题：如果模型设计过于复杂或占用大量内存，就容易导致内存不足。可以尝试简化模型结构、减少参数数量或使用更轻量级的模型。
2. 批量大小问题：较大的批量大小会占用更多内存。可以尝试减小批量大小来降低内存消耗。
3. 图像尺寸问题：较大的图像尺寸会导致内存占用增加。可以尝试缩小图像尺寸或使用更高效的图像处理方法。
4. 数据加载问题：如果在数据加载阶段将所有数据加载到内存中，也会导致内存不足。可以尝试使用数据生成器或增加硬盘缓存来分批加载数据。

解决内存不足问题的方法如下：

1. 减小模型规模：通过减少模型的层数、减少每层的参数数量、使用更轻量级的网络结构等方式来减小模型的内存消耗。
2. 减小批量大小：通过减小每次输入模型的样本数量来降低内存占用。可以尝试逐渐减小批量大小，直到内存占用不再超出限制。
3. 数据增强：使用数据增强方法可以减小内存占用，如在输入模型之前对图像进行随机翻转、旋转、裁剪等操作，生成多个增强样本。
4. 使用分布式策略：如果有多台GPU可用，可以使用TensorFlow的分布式策略来将模型分布在多个GPU上进行训练，从而减小单个GPU的内存压力。
5. 内存优化：可以尝试使用TensorFlow提供的一些内存优化技术，如使用内存映射文件（Memory-mapped files）加载数据，使用稀疏张量（Sparse Tensor）等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

1. 产品：GPU计算服务 链接：https://cloud.tencent.com/product/gpu
2. 产品：弹性计算 链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm

请注意，以上回答仅供参考，并不保证一定能解决问题，具体解决方案还需要根据具体情况进行调整和实验。同时，还建议参考官方文档和社区论坛等资源获取更多技术支持。