我有一个大型数据集，包含约200万行和6,000列。输入的numpy数组（X，y）可以保存训练数据。但是当涉及到model.fit（）时，出现了GPU内存不足错误。我正在使用tensorflow 2.2。根据其手册，不推荐使用model.fit_generator，而更推荐使用model.fit。
有人可以概述使用tensorflow v2.2训练大型数据集的步骤吗？
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最好的解决方案是使用tf.data.Dataset()，因此您可以使用.batch()方法轻松批处理数据。
这里有很多教程，您可能想使用from_tensor_slices()直接玩numpy数组。
下面有两个非常适合您需要的文档。