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这篇文章主要介绍TensorFlow和Keras大数据量内存溢出怎么办，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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路径一次性读到内存中。
大致的解决思路为：
将上万张图片的路径一次性读到内存中，自己实现一个分批读取函数，在该函数中根据自己的内存情况设置读取图片，只把这一批图片读入内存中，然后交给模型，模型再对这一批图片进行分批训练，因为内存一般大于等于显存，所以内存的批次大小和显存的批次大小通常不相同。
下面代码分别介绍Tensorflow和Keras分批将数据读到内存中的关键函数。Tensorflow对初学者不太友好，所以我个人现阶段更习惯用它的高层API Keras来做相关项目，下面的TF实现是之前不会用Keras分批读时候参考的一些列资料，在模型训练上仍使用Keras，只有分批读取用了TF的API。
Tensorlow
在input.py里写get_batch函数。
def get_batch(X_train, y_train, img_w, img_h, color_type, batch_size, capacity):
'''
Args:
X_train: train img path list
y_train: train labels list
img_w: image width
img_h: image height
batch_size: batch size
capacity: the maximum elements in queue
Returns:
X_train_batch: 4D tensor [batch_size, width, height, chanel],\
dtype=tf.float32
y_train_batch: 1D tensor [batch_size], dtype=int32
'''
X_train = tf.cast(X_train, tf.string)
y_train = tf.cast(y_train, tf.int32)
# make an input queue
input_queue = tf.train.slice_input_producer([X_train, y_train])
y_train = input_queue[1]
X_train_contents = tf.read_file(input_queue[0])
X_train = tf.image.decode_jpeg(X_train_contents, channels=color_type)
X_train = tf.image.resize_images(X_train, [img_h, img_w],
tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
X_train_batch, y_train_batch = tf.train.batch([X_train, y_train],
batch_size=batch_size,
num_threads=64,
capacity=capacity)
y_train_batch = tf.one_hot(y_train_batch, 10)
return X_train_batch, y_train_batch
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