Как решить проблему с нехваткой оперативной памяти при обучении модели keras?

Чтобы решить проблему с нехваткой оперативной памяти при обучении модели Keras, можно попробовать следующее:

1. Проверить, занята ли память графического процессора каким-либо процессом. stackoverflow.com В графическом процессоре Nvidia проверить работу с памятью можно с помощью команды nvidia-smi в cmd перед началом обучения. stackoverflow.com
2. Оптимизировать модель. stackoverflow.com Например, изменить размер пакета, уменьшить размер данных или размер изображения, а также обучаемые параметры модели (количество нейронов). stackoverflow.com
3. Заставить принудительно оценивать модель. www.thekerneltrip.com Для этого нужно добавить аргумент run_eagerly=True в метод model.compile(). www.thekerneltrip.com
4. Запускать обучение в отдельном сценарии. www.thekerneltrip.com Если вызывать скрипт Python из терминала, можно передавать параметры с помощью JSON и надеяться, что каждый скрипт не достигнет лимита памяти. www.thekerneltrip.com

Также можно докупить оперативной памяти или использовать сервер на хостинге с большим объёмом памяти на несколько часов. ru.stackoverflow.com