标签： python tensorflow keras resources out-of-memory
我正在针对相同大小的数据但使用不同的扩充来训练同一个网络，以便找到更好的扩充策略。
不幸的是，经过多次迭代，我摆脱了内存不足的错误。
似乎资源没有在周期中释放。
我尝试分配None到模型中，然后调用gc.collect() －这没有帮助。
None
gc.collect()
我也尝试致电backend.clearsession()，这也没有帮助。
backend.clearsession()
在Keras中，是否有任何常规方法可以从头开始重新训练？