Keras 快速解决OOM超内存的问题

1. 问题背景

在使用Keras进行深度学习任务时，由于模型复杂或者输入数据较大等原因，容易出现OOM（Out of Memory）错误，即超出内存限制。这时就需要寻找解决OOM问题的方法，以确保代码的顺利执行。

2. OOM问题的解决方案

2.1 减小Batch Size

Batch Size表示每次训练模型时所用的样本数。减小Batch Size可以减少一次性加载大量数据导致内存不足的问题。可以通过下面的代码来设置Batch Size：

from keras import backend as K
K.set_value(model.optimizer.lr, 0.001)

2.2 减小模型参数

模型参数的数量与占用的内存成正比。可以通过减小模型的复杂度、调整网络结构来减小模型参数的数量。可以使用下面的代码来减小模型参数：

model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))

2.3 使用更少的层

模型层的数量越多，所需的内存也就越多。可以通过减少网络中的层数来减小内存占用。可以使用下面的代码来减少层数：

model.add(Dense(64, activation='relu'))

2.4 数据预处理

在训练模型之前对数据进行预处理可以减小内存占用。可以使用下面的代码来进行数据预处理：

from keras.preprocessing import image
image_data = image.load_img('image.jpg', target_size=(224, 224))

2.5 使用生成器

使用生成器（generator）可以逐步加载数据，从而减小内存的占用。可以使用下面的代码来使用生成器：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

3. 设置temperature参数

在生成文本时，可以设置一个temperature参数来控制生成的样本的多样性。temperature取值范围为0到1，值越大生成的样本越多样化，值越小生成的样本越固定。在Keras中，使用下面的代码来设置temperature参数：

def sample(preds, temperature=0.6):
    preds = np.log(preds) / temperature
    exp_preds = np.exp(preds)
    preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
    probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
    return np.argmax(probas)

4. 结论

通过减小Batch Size、减小模型参数、使用更少的层、数据预处理和使用生成器等方法，可以有效地解决OOM超内存的问题。此外，在生成文本时设置合适的temperature参数，可以控制生成样本的多样性。在实际应用中，根据具体情况选择合适的方法来解决OOM问题，以确保代码的正常执行。