我想重新训练VGG 16的完全连接层用于大灰度图像（1800x1800），使用Keras和Then后端。
所以我：
- 创建了一个带有单色通道的新VGG，并加载了原始VGG的重量。
- 将trainable = False添加到所有卷积层（根据定义，池和填充不可训练）
- 删除两个第一个密集层以仅保留具有两个神经元的输出层
- 大幅增加最大池尺寸和步幅，因为我使用输入1800x1800（无选择）。尺寸下降非常快，以匹配原始VGG尺寸。
- 减少批量大小以减少所需的内存。
但是当我开始训练时，我面临CNMEM_STATUS_OUT_OF_MEMORY错误。我使用NVIDIA K40，所以我有12Go的内存。
知道怎么解决吗？