Понимание ResourceExhaustedError: OOM при распределении тензора с формой

Я пытаюсь реализовать модель мыслей с пропуском с использованием тензорного потока, и текущая версия помещена здесь.

В настоящее время я использую один графический процессор моей машины (всего 2 графических процессора), и информация о графическом процессоре

2017-09-06 11:29:32.657299: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:940] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1080 Ti
major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.683
pciBusID 0000:02:00.0
Total memory: 10.91GiB
Free memory: 10.75GiB

Однако я получаю OOM, когда пытаюсь передать данные в модель. Я пытаюсь выполнить отладку следующим образом:

Я использую следующий фрагмент сразу после запуска sess.run(tf.global_variables_initializer())

    logger.info('Total: {} params'.format(
        np.sum([
            np.prod(v.get_shape().as_list())
            for v in tf.trainable_variables()
        ])))

и получил 2017-09-06 11:29:51,333 INFO main main.py:127 - Total: 62968629 params, примерно около 240Mb, если все использовали tf.float32. Выходной сигнал tf.global_variables равен

[<tf.Variable 'embedding/embedding_matrix:0' shape=(155229, 200) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'encoder/rnn/gru_cell/gates/kernel:0' shape=(400, 400) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'encoder/rnn/gru_cell/gates/bias:0' shape=(400,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'encoder/rnn/gru_cell/candidate/kernel:0' shape=(400, 200) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'encoder/rnn/gru_cell/candidate/bias:0' shape=(200,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/weights:0' shape=(200, 155229) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/biases:0' shape=(155229,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/previous_decoder/rnn/gru_cell/gates/kernel:0' shape=(400, 400) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/previous_decoder/rnn/gru_cell/gates/bias:0' shape=(400,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/previous_decoder/rnn/gru_cell/candidate/kernel:0' shape=(400, 200) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/previous_decoder/rnn/gru_cell/candidate/bias:0' shape=(200,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/next_decoder/rnn/gru_cell/gates/kernel:0' shape=(400, 400) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/next_decoder/rnn/gru_cell/gates/bias:0' shape=(400,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/next_decoder/rnn/gru_cell/candidate/kernel:0' shape=(400, 200) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'decoder/next_decoder/rnn/gru_cell/candidate/bias:0' shape=(200,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'global_step:0' shape=() dtype=int32_ref>]

В моей обучающей фразе у меня есть массив данных, форма которого (164652, 3, 30), а именно sample_size x 3 x time_step, здесь 3 означает предыдущее предложение, текущее предложение и следующее предложение. Размер этих обучающих данных составляет около 57Mb и хранится в loader. Затем я использую функцию генератора для получения предложений, выглядит как

def iter_batches(self, batch_size=128, time_major=True, shuffle=True):

    num_samples = len(self._sentences)
    if shuffle:
        samples = self._sentences[np.random.permutation(num_samples)]
    else:
        samples = self._sentences

    batch_start = 0
    while batch_start < num_samples:
        batch = samples[batch_start:batch_start + batch_size]

        lens = (batch != self._vocab[self._vocab.pad_token]).sum(axis=2)
        y, x, z = batch[:, 0, :], batch[:, 1, :], batch[:, 2, :]
        if time_major:
            yield (y.T, lens[:, 0]), (x.T, lens[:, 1]), (z.T, lens[:, 2])
        else:
            yield (y, lens[:, 0]), (x, lens[:, 1]), (z, lens[:, 2])
        batch_start += batch_size

Учебный цикл выглядит как

for epoch in num_epochs:
    batches = loader.iter_batches(batch_size=args.batch_size)
    try:
        (y, y_lens), (x, x_lens), (z, z_lens) =  next(batches)
        _, summaries, loss_val = sess.run(
        [train_op, train_summary_op, st.loss],
        feed_dict={
            st.inputs: x,
            st.sequence_length: x_lens,
            st.previous_targets: y,
            st.previous_target_lengths: y_lens,
            st.next_targets: z,
            st.next_target_lengths: z_lens
        })
    except StopIteraton:
        ...

Тогда я получил ООМ. Если я закомментирую все тело try (нет для подачи данных), сценарий будет работать нормально.

Я понятия не имею, почему я получил OOM в таком маленьком масштабе данных. Используя nvidia-smi, я всегда получал

Wed Sep  6 12:03:37 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.59                 Driver Version: 384.59                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   44C    P2    60W / 275W |  10623MiB / 11172MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:03:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   43C    P2    62W / 275W |  10621MiB / 11171MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0     32748    C   python3                                      10613MiB |
|    1     32748    C   python3                                      10611MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Я не вижу фактического использования моего скрипта в графическом процессоре, так как тензор потока всегда крадет всю память в начале. И настоящая проблема здесь в том, что я не знаю, как это отладить.

Я прочитал несколько постов о OOM на Qaru. Большинство из них произошло при подаче данных большого набора тестов в модель, а подача данных небольшими партиями может избежать этой проблемы. Но я не вижу, почему такая маленькая комбинация данных и параметров сосет в моем 11Gb 1080Ti, так как из-за ошибки он просто пытается выделить размер матрицы [3840 x 155229]. (Выходная матрица декодера, 3840 = 30(time_steps) x 128(batch_size), 155229 является vocab_size).

2017-09-06 12:14:45.787566: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:277] ********************************************************************************************xxxxxxxx
2017-09-06 12:14:45.787597: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1158] Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3840,155229]
2017-09-06 12:14:45.788735: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1158] Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3840,155229]
     [[Node: decoder/previous_decoder/Add = Add[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](decoder/previous_decoder/MatMul, decoder/biases/read)]]
2017-09-06 12:14:45.790453: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc:247] PoolAllocator: After 2857 get requests, put_count=2078 evicted_count=1000 eviction_rate=0.481232 and unsatisfied allocation rate=0.657683
2017-09-06 12:14:45.790482: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc:259] Raising pool_size_limit_ from 100 to 110
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1139, in _do_call
    return fn(*args)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1121, in _run_fn
    status, run_metadata)
  File "/usr/lib/python3.6/contextlib.py", line 88, in __exit__
    next(self.gen)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status
    pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[3840,155229]
     [[Node: decoder/previous_decoder/Add = Add[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](decoder/previous_decoder/MatMul, decoder/biases/read)]]
     [[Node: GradientDescent/update/_146 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_2166_GradientDescent/update", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]]

During handling of the above exception, another exception occurred:

Любая помощь будет оценена. Заранее спасибо.