使用python生成器进行输入时，keras中出现OOM错误。

当使用Python生成器进行输入时，Keras中出现OOM（Out of Memory）错误通常是由于内存不足导致的。OOM错误意味着系统无法分配足够的内存来执行所需的操作。

解决OOM错误的方法有以下几种：

减少批量大小（Batch Size）：减小每个批次的样本数量可以降低内存使用量。可以尝试减小批量大小并重新运行代码。但需要注意的是，较小的批量大小可能会导致训练过程变慢。
降低模型复杂度：复杂的模型通常需要更多的内存来存储参数和中间计算结果。可以尝试减少模型的层数、减少每层的神经元数量或使用更简单的模型结构。
使用更小的图像尺寸：如果输入数据是图像，可以尝试将图像尺寸缩小。较小的图像尺寸会减少内存占用。
使用更高效的数据生成方式：可以尝试使用更高效的数据生成方式，例如使用tf.data.Dataset或ImageDataGenerator等Keras提供的数据生成器。这些生成器可以在生成数据时进行一些预处理操作，从而减少内存使用。
使用更高性能的硬件：如果你的计算机配置允许，可以考虑使用更高内存容量的计算机或使用GPU来加速训练过程。GPU通常具有更大的内存容量和更高的计算性能。
释放不需要的内存：在训练过程中，可以通过删除不需要的变量、清理缓存等方式释放内存。可以使用Python的del关键字来删除不需要的变量。
使用内存优化的技术：一些库和工具可以帮助优化内存使用，例如使用内存映射文件（Memory-mapped files）来加载大型数据集，或使用压缩算法来减小数据的内存占用。

总结起来，解决Keras中使用Python生成器进行输入时的OOM错误，可以尝试减小批量大小、降低模型复杂度、使用更小的图像尺寸、使用更高效的数据生成方式、使用更高性能的硬件、释放不需要的内存以及使用内存优化的技术。根据具体情况选择合适的方法来解决问题。

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