我想重新训练完全连接的VGG 16层用于大灰度图像（1800x1800），使用Keras和Then后端 .
所以我：
-
创建了一个带有单色通道的新VGG，并加载了原始VGG的权重 .
-
为所有卷积层添加trainable = False（根据定义，池和填充不可训练）
-
删除两个第一密集层，仅保留具有两个神经元的输出层
-
大幅增加最大池尺寸和步幅，因为我使用输入1800x1800（无选择） . 尺寸下降非常快，以匹配原始VGG尺寸 .
-
减小批量大小以减少所需的内存 .
但是当我开始训练时，我面临CNMEM_STATUS_OUT_OF_MEMORY错误 . 我使用NVIDIA K40，所以我有12Go的内存 .
知道怎么解决吗？