1樓：leon
我之前用pytorch時遇到過這種問題，原因是每個iteration的型別為tensor的loss都存了下來，loss裡面包含網路計算圖，所以每次iteration之後記憶體一直漲，後來只儲存loss的value就可以了。不知道keras是不是也有這種問題
2樓：ZW Huang
記憶體溢位的問題有粗暴的辦法解決，強制訓練1次退出，再次訓練載入之前模型引數接著搞就行。
但是從訓練日誌看，loss沒下降，準確率沒提公升。還是模型或者資料本身有問題。
3樓：Lanking
首先直接在epoch結束call python的gc看看情況有沒有好轉。之後的話檢查你的訓練集在用完後有沒有清理掉，沒清理的話會一直占用系統記憶體。tf內建的是reference counting系統，如果python外部還有reference暴露出來，底層的記憶體就清理不掉的。
4樓：臉雲
如果你在用 Theano 後端的話，看 Memory leak during model.fit() · Issue #5935 · fchollet/keras 最後幾條
5樓：bright
說明你的模型用錯了。
我用tf和k都沒碰到過這種情況。
聯絡:上k或tf官網找個cnn的例子，跑一跑，看一看。再根據已經需要再改一改。
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