'；他死了。自动重新启动；使用大量数据运行Keras模型时
我正在运行一个简单的Keras模型（取自Keras MNIST示例），其中包含我自己的自定义训练图像和标签。每个图像的大小为150 x 150 我在训练集中有81472张图像，在测试集中有20368张图像'；他死了。自动重新启动；使用大量数据运行Keras模型时,keras,google-colaboratory,Keras,Google Colaboratory,我正在运行一个简单的Keras模型（取自Keras MNIST示例），其中包含我自己的自定义训练图像和标签。每个图像的大小为150 x 150 我在训练集中有81472张图像，在测试集中有20368张图像 当我运行Keras模型时，Colabs显示“运行时死亡”。自动重新启动。“似乎内存不足，因此系统正在重新启动 数据有多大？如果您对数据进行采样，培训是否有效？你可能只是内存不足。谢谢@BobSmith。是的，如果我使用较小的数据集，总共可能有20000张图像，那么培训确实有效。我相信我可能需要
当我运行Keras模型时，Colabs显示“运行时死亡”。自动重新启动。“似乎内存不足，因此系统正在重新启动 数据有多大？如果您对数据进行采样，培训是否有效？你可能只是内存不足。谢谢@BobSmith。是的，如果我使用较小的数据集，总共可能有20000张图像，那么培训确实有效。我相信我可能需要使用
模型。在批处理（x，y）模型上训练。在批处理（x，y）模型上测试。安装生成器（数据生成器，每个历元的步数）