所以我决定从Windows 10迁移到Ubuntu 20.04，因为它是一种更好的环境，已在业界广泛使用。当我从Github克隆干净的Windows代码时，确实遇到了一些问题，尝试运行它时立即遇到了问题。对于上下文，我的代码利用Tensorflow 2.2.0分割图像。我正在从头开始训练数据集。当我运行train.py程序时，立即出现问题。最初存在一个错误，该错误已通过在导入Tensorflow之后（在确认Tensorflow可以在Ubuntu上看到并访问我的GPU之后）立即插入以下两行而得到解决：
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
此后，尽管能够在Windows OS上运行相同的代码和数据集，但仍然出现OOM错误。最初克隆存储库时，我能够运行一次该程序，但是第二天，我收到了这些OOM错误，此后一直遇到它们。该代码仍可在Windows上使用。以下日志文件显示了当我在装有Windows的同一台计算机上（我是双重引导）在Ubuntu 20.04中运行时得到的信息。我完全按照他们提到的版本概述的方式安装了TF GPU支持。唯一让我担心的是TF不支持Ubuntu 20.04，我推测这可能是导致此问题的原因，但是作为Ubuntu的新用户，我不能完全确定。 Terminal的输出和train.py程序在下面链接。
https://drive.google.com/drive/folders/1GRkqCwwdnoPWzsPklq2NIS82P1bFfRr1?usp=sharing
相关规格：
GPU-NVIDIA 2070 Super
CPU-Ryzen 3600
内存-32 GB
Tensorflow-2.2.0
NVIDIA驱动程序-451.x
CUDA-10.1
cuDNN-7.6.5
有人对导致此问题的原因有任何见识吗？