顯示卡記憶體不足的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決顯示卡記憶體不足的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

顯示卡記憶體不足進入發燒排行的影片

針對可擴充平行訓練的深度類神經網路之記憶體效率最佳化研究

為了解決顯示卡記憶體不足的問題，作者辛建甫 這樣論述：

深度學習神經網路至今在各個領域中帶來了許多發展，如 GoogleNet，ResNet，DenseNet，常用於計算機視覺影像領域，如圖像分類，物件檢測等。新型的神經網絡架構比以往變得越來越複雜。大量的特徵映射占用大量的記憶體空間的使用和長時間的計算。為了減少神經網路的訓練與推論時間，深度學習採用了圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)平行運算的特性進行線性代數等計算。但圖形處理器的記憶體空間非常有限。無法滿足深度學習進行訓練時的需求。本論文提出了一種改善記憶體不足的優化方式，解決深度神經網路(Deep Neural Network, DNN)模型訓練和測試過

程中大記憶體需求問題的方法。將神經網路的運算圖進行修改並實現於Tensorflow的框架中。透過節點的重新計算與記憶體空間的交換策略壓低記憶體的使用率。利用修改運算圖以保留需要的節點，並在當前未使用的特徵圖交換到主記憶體。因此可以減少設備所需的記憶體使用量。並且將調用反向傳播時所需的特徵映射檢索回設備記憶體空間。進行反向傳播運算時，可以使用運算圖形的控制器重新計算先前刪除的節點上的特徵映射，但需要額外的計算成本。我們的實驗計算機配備了 Intel CoreTM i7-6850K CPU，6 核@ 3.60GHz 和 128 GB RAM，以及 Nvidia GPU GeForce GTX 10

80和 8 GB 記憶體。結果表明，該方法將近一半的記憶體使用量（從 3000 MBytes 減少到 1700 MBytes）來訓練 ResNet-50 模型，每次迭代批量大小為 32 個圖像。成本時間僅略有增加（從 0.53 秒到 0.60 秒）。因此，所提出的方法克服了用於訓練 ResNet-200 模型的“記憶體不足”的問題。可以有用解決圖形顯示卡上記憶體不足的問題。

PCDIY 2017 電腦選購‧組裝‧應用

為了解決顯示卡記憶體不足的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

最新 CPU‧主機板‧顯示卡、SSD 完全對應, 最暢銷的電腦硬體圖解書！ 　　電腦硬體日新月異, 許多人常常會有這樣的感嘆：要同時符合『價格便宜、功能強大、滿足需求』等 3 大條件的電腦, 似乎很難......因為從網路、賣場、店家拿到 DM、報價單, 上面密密麻麻的一堆品項與規格, 完全看不懂差在哪, 價格硬是差了好幾千元, 就是擔心買新電腦卻買貴了、或所需功能不足、甚至系統效能 / 等級比其他人的舊電腦還遜上一截...... 　　本書是最淺顯易懂、也最具權威性的電腦硬體全圖解書！書中將電腦各零組件基本規格、組裝應用完全解說, 讓您一眼就能看出最新零組件的規格與差異, 並用最便宜的

價格, 買到高效能、保證滿意的電腦！ 　　‧最新硬體規格解說：讓讀者可以看懂規格、選擇自己所需的硬體 　　‧採購清單及建議規格：幫助讀者思考需求、選擇可符合需求及預算的硬體 　　‧採購建議及注意事項：哪裡買便宜、選購技巧及保固、換貨、維修等注意事項 　　‧組裝步驟逐步圖解：入門新手 STEP By STEP 一定裝得起來 　　‧系統安裝逐步圖解：安裝系統、驅動程式、連接網路、系統更新 　　‧必備軟體清單、Windows 10 最佳化技巧......等 本書特色   　　‧Intel、AMD 新世代 CPU 完全解析 　　‧M.2 小尺寸 SSD、固態混合式硬碟完全網羅 　　‧DDR4、SA

TA Express、PCIe 4.0、USB 3.1 Type-C 新規格圖解 　　‧VR Ready 顯卡、4K 螢幕、3D 倍頻、LED 背光螢幕、機械式鍵盤 　　‧從基礎引導、規格認識、採購技巧、組裝流程、系統安裝、應用指南, 一應俱全！ 　　‧最新 Windows 10 完全對應！