为MNIST数据集运行自定义Tensorflow训练循环时出现OOM错误

OOM错误是Out of Memory的缩写，意味着内存不足。当在运行自定义TensorFlow训练循环时出现OOM错误，通常是由于模型或数据集过大，导致内存不足以容纳所有数据。

为了解决OOM错误，可以尝试以下几种方法：

1. 减少模型的复杂度：可以尝试减少模型的层数、减少每层的神经元数量，或者使用更轻量级的模型架构。
2. 减少批量大小（batch size）：减小每次训练时输入的样本数量，可以减少内存的使用量。但需要注意，较小的批量大小可能会影响模型的收敛速度和性能。
3. 使用更高性能的硬件：如果有条件，可以考虑使用具有更大内存容量的服务器或云实例来运行训练任务。
4. 数据预处理：对数据进行预处理，如降低图像分辨率、压缩数据等，可以减少内存占用。
5. 内存优化：可以通过释放不需要的变量、使用TensorFlow的内存优化工具（如tf.data.Dataset）等方式来减少内存占用。
6. 分布式训练：使用分布式训练可以将计算和内存负载分散到多台机器上，从而减少单台机器的内存压力。

对于MNIST数据集的训练，可以考虑使用腾讯云的以下产品和服务：

1. 腾讯云GPU实例：提供了高性能的GPU实例，可以加速深度学习任务的训练过程。推荐使用NVIDIA GPU实例，详情请参考：腾讯云GPU实例
2. 腾讯云容器服务：可以使用容器技术将训练任务打包并在云端运行，提供了灵活的资源管理和部署方式。详情请参考：腾讯云容器服务
3. 腾讯云对象存储（COS）：可以将数据集存储在腾讯云的对象存储中，提供了高可靠性和可扩展性。详情请参考：腾讯云对象存储
4. 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）：提供了一站式的机器学习平台，包括数据处理、模型训练、模型部署等功能。详情请参考：腾讯云机器学习平台

请注意，以上推荐的产品和服务仅为示例，具体选择应根据实际需求和预算进行。