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Deep learning 对于可以'；不要把所有的都记在记忆里

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我有一个大约300k个样本的数据集，其中每个样本都是一个约25k个单词的文本文档

我可以将其全部加载到内存中，但我不能真正使用GRU网络，因为我只是由于参数的数量而遇到内存错误

我尝试将最大vocab长度设置为35000，最大序列长度设置为2500，之后我可以运行GRU网络。我获得了一个稍好的精确度，但我丢失了90%的数据。

一个解决方案可以是一次加载一个较小的输入数据集，然后迭代整个数据集，或者在培训中使用小批量