#码力全开·技术π对#Keras模型在model.fit()时验证集(Validation)内存泄漏问题?
Keras模型在model.fit()
时验证集(Validation)内存泄漏问题?
Keras
TensorFlow
鱼弦CTO
2025-07-31 14:08:47
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validation_data
参数传入的是 NumPy 数组 或 tf.data.Dataset 对象,避免在fit()
中使用每次动态生成数据的 Python 生成器(尤其是未正确释放资源的),防止对象引用累积导致内存无法回收。tf.data.Dataset
,并调用.cache()
在首次加载后缓存到内存,后续 epoch 复用;结合.prefetch()
提升效率,避免重复加载引发内存增长。validation_freq
参数减少验证执行频次(如每 2 个 epoch 验证一次),或在validation_steps
中明确指定验证步数,防止全量验证数据频繁加载。TensorBoard
、ModelCheckpoint
等回调函数,若配置不当(如频繁保存或记录梯度),可能导致内存驻留;合理设置update_freq
和write_images
等参数。on_epoch_end()
等回调