主要介绍了完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。 其实这是有问题的，很容易导致OOM。现在内存一般16G，而训练集图片通常是上万张，而且RGB图，还很大，VGG16的图片一般是224x224x3，上万张图片，16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch，但是那个batch的输入参数却又是图片，它只是把传进去的图片分批送到显卡，而我OOM的地方恰是那个“传进去”的图片