更新Keras中的共享变量

Question

我正在尝试使用Keras库将深度学习应用于我的分类问题。我在GPU上运行它但内存耗尽（我的GPU已经老了），即使我使用批量大小为1.当我减小图像大小时它会工作;但重新调整大小的图像是如此模糊，我正在丢失重要信息。因此，准确性不是那么好。 我想知道在Keras中是否可以在每次迭代中将批量大小（不是完整数据集）的数量添加到共享变量中，并且在下一次迭代中再次加载新映像并更新共享变量？我读了一些Keras教程，但我不确定它是否可行，如果可行，怎么样？

如果你帮我解决这个问题，我将感激不尽。