CNN深度模型占用过多的RAM

1. 减小batch size

减小batch size是解决CNN深度模型占用过多内存的有效方法。batch size设置得越大，内存占用就会越大。因此，将batch size设置成较小的值可以在节约内存的情况下保持模型的准确性。

2. 减小图片的分辨率

在训练时使用较低分辨率的图片，可以降低模型对内存的占用。图片分辨率越大，需要保留的特征越多，因此会增加模型的复杂度和内存占用。可以通过将图片转换为较小的分辨率来解决这个问题。 例如：

from PIL import Image
import numpy as np

# 将图片转换成较小的分辨率并将其转换为numpy格式
def load_image(file_path, size):
    with Image.open(file_path) as img:
        img = img.resize(size, Image.BICUBIC)
        img_arr = np.array(img)
    return img_arr

# 载入图片并将其转换为(224,224)格式
img = load_image('example.jpg', (224,224))
print(img.shape)  # 输出(224,224,3)

3. 降低模型复杂度

如果CNN深度模型的复杂度太高，那么它将需要更多的内存才能运行。降低模型复杂度可以通过删除一些层或减小每层的节点数来实现。要仔细评估每个层和节点对模型性能的影响，以确保在减少模型复杂度的同时不影响准确性。