我正在尝试在Kubernetes的cifar10上训练nasnet。我收到此错误：
资源用尽。 “ tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError：分配带有形状的张量时出现OOM [32,1008,42,42] [[节点：cell_6 / strided_slice = StridedSlice [Index = DT_INT32，T = DT_FLOAT，begin_mask = 3，省略号_maseplica：0 / task：0 / device：GPU：0“]（cell_6 / Pad，渐变/ cell_stem_1 / strided_slice_grad / StridedSliceGrad- 1-Layoptimizer，渐变/ cell_stem_1 / strided_slice_grad / StridedSliceGrad-3-LayoutOptimizer）]]“
仓库here。
我以前训练的命令：python train_image_classifier.py --train_dir=/tmp/train_logs --dataset_name=cifar10 --dataset_split_name=train --dataset_dir=tmp//data//cifar10 --model_name=nasnet_large
CUDA版本9.0.176
GPU（TensorFlow）1.9.0
Ubuntu 16.04
Pod资源：
CPU：28
内存：64Gi
GPU（NVIDIA）：2
问题1：如何解决此错误？
问题2：或者，如果需要的话，如何仅在单个GPU上进行训练？