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

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

Также можно докупить оперативной памяти или использовать сервер на хостинге с большим объёмом памяти на несколько часов. 3