分配器(GPU_0_bfc)内存不足keras:我可以清理内存或执行一些垃圾收集器吗？

分配器(GPU_0_bfc)内存不足是指在使用Keras进行深度学习模型训练时，GPU内存不足以容纳当前的计算图。这种情况下，可以采取以下几种方法来解决：

1. 清理内存：可以通过释放不再使用的变量或对象来释放GPU内存。在Keras中，可以使用K.clear_session()来清理当前会话的计算图，释放GPU内存。
2. 执行垃圾收集器：Python中的垃圾收集器可以自动回收不再使用的内存，但有时可能需要手动触发垃圾收集器来释放GPU内存。可以使用gc.collect()来执行垃圾收集器。

需要注意的是，清理内存或执行垃圾收集器可能会导致一些计算图相关的对象被释放，进而影响模型的训练过程。因此，在执行这些操作之前，需要确保不再需要这些对象，并且可以重新构建它们。

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