如何将模型训练中断生成的多个tf.events文件接到一起

最近跑深度学习模型，就很邪门一直中断，跑到一半就停了然后报错 “cuda out of memory”，通过百度综合了很多大神的解决办法。

1. 处理 train.py 文件

在运行模型的地方，加上 torch.cuda.empty_cache() 删除一些不需要的变量。

原代码：

# Run model
pred = model(imgs)

修改之后：

# Run model
try:
    pred = model(imgs)
except RuntimeError as exception