一个无语的坑，4060单卡训练，8G内存本来就不够，还没开始训练就已经爆内存了，但是居然正常跑完了训练，然后一推理发现结果就是一坨。。。往回翻日志才发现原来中间有异常。
首先解决第一个问题：Could not load dynamic library 'cupti64_112.dll'
解决方法参考TensorFlow训练中保存tensorboard中cupti丢失问题解决，总结一下就是找到cupti64_2020.2.1.dll复制到cuda安装路径的bin目录下，并重命名为缺的这个cupti64_112.dll
最坑的来了，OOM了但是还是能正常训练完，但是结果保存的权重必然是有问题的
UserWarning: Converting sparse IndexedSlices(IndexedSlices(indices=Tensor("training/SGD/gradients/gradients/roi_align_classifier/concat_grad/sub:0", shape=(None,), dtype=int32), values=Tensor("training/SGD/gradients/gradients/roi_align_classifier/concat_grad/GatherV2_2:0", shape=(None, 7, 7, 256), dtype=float32), dense_shape=Tensor("training/SGD/gradients/gradients/roi_align_classifier/concat_grad/Shape:0", shape=(4,), dtype=int32))) to a dense Tensor of unknown shape. This may consume a large amount of memory.
warnings.warn(
试了改小batch_size并没有用。。。。暂时没找到解决方法，初步断定就是显存不够，但是换了24G显存的卡出了新问题，直接卡在epoch1，不报错也不继续，后台程序挂起，GPU利用率为0，试遍了都没找到解决方案，解决了再来更新。。。。
找到了win11下的解决方案
使用GPU训练tensorflow/keras模型，Memory-Usage占用高，GPU-Util利用率低。提升GPU-Util利用率，提升模型训练速度
利用率终于不是0了！但是好像还是没解决根本问题，运行结果跟之前一模一样。。。。
