在keras.preprocessing.text中使用令牌化器时内存不足

在使用keras.preprocessing.text中的令牌化器时，如果遇到内存不足的问题，可以考虑以下几个解决方案：

1. 减少输入数据的规模：如果内存不足，可以尝试减少输入数据的规模，例如减少训练样本的数量或者降低文本的长度。可以通过对数据进行采样或者截断来实现。
2. 使用更小的批量大小：在训练过程中，可以尝试减小批量大小，从而减少每个批次所占用的内存。可以通过调整模型的fit函数中的batch_size参数来实现。
3. 使用更小的词汇表：令牌化器会将文本转换为词汇表中的索引，如果词汇表过大，会占用较多的内存。可以通过设置令牌化器的num_words参数来限制词汇表的大小，只保留出现频率最高的前几个词。
4. 使用生成器：如果数据集过大无法一次性加载到内存中，可以考虑使用生成器来逐批次地读取数据。可以自定义一个生成器函数，每次生成一个批次的数据供模型训练。
5. 使用更高配置的硬件：如果以上方法无法解决内存不足的问题，可以考虑使用更高配置的硬件，例如增加内存容量或者使用更强大的计算机。

总结起来，解决keras.preprocessing.text中使用令牌化器时内存不足的问题可以通过减少数据规模、调整批量大小、限制词汇表大小、使用生成器或者升级硬件等方法来实现。具体的解决方案需要根据实际情况进行调整和选择。