我的问题是内存泄漏 . 注意：“GPU内存没问题 . ”
环境：
使用Theano后端 . Keras == 1.1.1，Theano == 0.9.0在Ubuntu 16.04上 . 16GB RAM和SWAP . GPU：GTX1080
对于多个输出，训练中的代码是由自己设计的 .
查看以下功能和培训代码 .
功能：
def customGenerator(X,Y1,Y2):
while True:
idx = np.random.permutation(X.shape[0])
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
batches = datagen.flow( X[idx], batch_size=32, shuffle=False)
labels = [Y1[idx],Y2[idx]]
idx0 = 0
for batch in batches:
idx1 = idx0 + batch.shape[0]
yield batch, [labels[0][idx0:idx1],labels[1][idx0:idx1]]
idx0 = idx1
if idx1 >= X.shape[0]
break
培训代码：
model.fit_generator(customGenerator(X_train,Y_train,Y_train2),
samples_per_epoch=X_train.shape[0]
nb_epoch=nb_epoch,
validation_data=customGenerator(X_val,Y_val,Y_val2),
nb_val_samples=X_val.shape[0],
verbose=1)
在训练网络时，它进入了6个时期并导致内存错误 .
观察存储器状态表明存储器使用率随着时期的推移而增加 .
我认为自定义函数存在问题，但我无法找到问题所在 .
你可以帮帮我吗？