我正在使用gunicorn进行性能测试初始模型flask api（创建多个进程） 错误：OOM在分配具有形状[800,1280,3]的张量并在/ job上键入float：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0 by allocator GPU_0_bfc [[Node：Cast = CastDstT = DT_FLOAT，SrcT = DT_UINT8，_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0”]] 提示：如果要在OOM发生时查看已分配的张量列表，请将report_tensor_allocations_upon_oom添加到RunOptions以获取当前分配信息。
由op'Cast'引起，定义于： 文件“/ usr / local / bin / gunicorn”，第11行，in sys.exit（的run（）） 文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/app/wsgiapp.py”，第61行，在运行中 WSGIApplication（“％（prog）s [OPTIONS] [APP_MODULE]”）。run（） 文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/app/base.py”，第223行，在运行中 super（应用程序，自我）.run（） 运行文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/app/base.py”，第72行 仲裁器（个体经营）.RUN（） 运行文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/arbiter.py”，第212行 self.manage_workers（） 在manage_workers中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/arbiter.py”，第545行 self.spawn_workers（） 在spawn_workers中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/arbiter.py”，第616行 self.spawn_worker（） spawn_worker中的文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/arbiter.py”，第583行 worker.init_process（） 在init_process中的文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/workers/base.py”，第134行 self.run（） 运行文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/workers/sync.py”，第124行 self.run_for_one（超时） 在run_for_one中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/workers/sync.py”，第68行 self.accept（听众） 文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/workers/sync.py”，第30行，接受 self.handle（监听器，客户端，地址） 文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/workers/sync.py”，第135行，句柄 self.handle_request（listener，req，client，addr） 在handle_request中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gunicorn/workers/sync.py”，第176行 respiter = self.wsgi（environ，resp.start_response） 文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/flask/app.py”，1997年，致电 return self.wsgi_app（environ，start_response） 在wsgi_app中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/flask/app.py”，第1982行 response = self.full_dispatch_request（） 在full_dispatch_request中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/flask/app.py”，第1612行 rv = self.dispatch_request（） 在dispatch_request中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/flask/app.py”，第1598行 return self.view_functionsrule.endpoint 在classify_bulk中输入“/home/ubuntu/cv_workspace/computer_vision_services.py”，第1480行 input_operation，output_operation，tf_session = sess） 在classifyImageInSess中输入文件“/home/ubuntu/cv_workspace/src/apis/ImgClassification.py”，第228行 t = read_tensor_from_image_file（file_name） 在read_tensor_from_image_file中输入文件“/home/ubuntu/cv_workspace/src/apis/ImgClassification.py”，第51行 float_caster = tf.cast（image_reader，tf.float32） 文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py”，第758行，演员表 return gen_math_ops.cast（x，base_type，name = name） 文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py”，第919行，演员表 “Cast”，x = x，DstT = DstT，name = name） 在_apply_op_helper中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py”，第787行 op_def = op_def） 在create_op中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第3160行 op_def = op_def） 在 init 中输入文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第1625行 self._traceback = self._graph._extract_stack（）#pylint：disable = protected-access
ResourceExhaustedError（参见上面的回溯）：OOM在分配具有形状[800,1280,3]的张量并在/ job上键入float：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0 by allocator GPU_0_bfc [[Node：Cast = CastDstT = DT_FLOAT，SrcT = DT_UINT8，_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0”]] 提示：如果要在OOM发生时查看已分配的张量列表，请将report_tensor_allocations_upon_oom添加到RunOptions以获取当前分配信息。