如何解决keras系统内存分配超过10的问题？

在解决Keras系统内存分配超过10的问题时，可以采取以下几种方法：

1. 减少模型的复杂度：通过减少模型的层数、减少每层的神经元数量或使用更小的模型来降低内存需求。
2. 降低批量大小：减少每次训练时的批量大小，可以减少内存的使用量。可以通过调整batch_size参数来实现。
3. 使用更小的数据集：如果内存不足以处理整个数据集，可以考虑使用更小的数据集进行训练。可以通过采样或者分割数据集来实现。
4. 使用生成器：使用Keras的数据生成器来逐批次地加载数据，而不是一次性加载整个数据集。这样可以减少内存的使用量。
5. 释放GPU显存：在训练完成后，可以通过调用keras.backend.clear_session()来释放GPU显存。
6. 使用更高配置的硬件：如果内存问题无法通过上述方法解决，可以考虑使用更高配置的硬件，如更大容量的GPU或者使用分布式训练。

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