**報錯回查遇到的一些坑，真的是坑，oom的錯竟然檢查了一天才檢查出來問題所在，故記錄一下遇到的坑。
oom error
解決方案:
顯示卡真的oom了，檢查顯示卡有沒有其他任務；
檢查**；
**無誤的情況下，這種錯90%的概率是因為作處理的資料超過gpu的視訊記憶體，應該減少batch的大小；
merge_all
報錯invalidargumenterror (see above for traceback): you must feed a value for placeholder tensor 『placeholder_19』 with dtype float and shape [?,16,16,17]
[[node placeholder_19 (defined at ***.py:35) ]]
[[}]]
**
self.summary_op = tf.summary.merge_all()程式中定義了多個圖
解決方案
tf.summary.scalar('loss', distill_policyloss)
self.summary_op = tf.summary.merge(tf.get_collection(tf.graphkeys.summaries,'loss')) #這裡的loss可以換成其他的op
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