完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题
内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。
以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。
其实这是有问题的，很容易导致OOM。现在内存一般16G，而训练集图片通常是上万张，而且RGB图，还很大，VGG16的图片一般是224x224x3，上万张图片，16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch，但是那个batch的输入参数却又是图片，它只是把传进去的图片分批送到显卡，而我OOM的地方恰是那个“传进去”的图片，怎么办？
解决思路其实说来也简单，打破思维定式就好了，不是把所有图片读到内存中，而是只把所有图片的
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