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我在张量流上遇到了OOM问题，在分配XXX张量时警告它是OOM。但是我相信这是因为其他一些大张量占用了过多的内存，而不是THAT错误张量，因为我曾经使用过具有相同形状的结构，但总内存使用率较低，而且没有发生OOM。
另一个困难是BIG张量是RUNTIME TENSOR，而不是所谓的可训练参数，因此我无法在会话运行之前观察参数的大小，我所能做的就是只是等待OOM在它开始之后发生运行。