我创建了一个CNN，其输入形状为(None, None, channels)，使用GlobalAvgPool2D可以得到一个通用的输出尺寸。由于某些原因，我将不进行讨论，因此我正在循环训练，一次提供一个训练图像。我使用model.train_on_batch(in, out)，其中in的大小为(1, X, Y, 1)。 X和Y每次都会更改。经过数百次传递后，Tensorflow变得不满意，并最终因GPU中的OOM崩溃。
我的代码在隔离的网络上，但是在这种情况下是否存在某些明显的错误，我可能在做某种形式的内存泄漏？通常，它似乎效率很低，就像必须为每个新的输入大小重新构建网络一样。