使用Tensorflow数据集训练Keras序列模型时出现2 2GB限制误差

当使用Tensorflow数据集训练Keras序列模型时出现2GB限制误差，这是由于Tensorflow默认使用GPU显存的限制导致的。为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 减小批量大小（batch size）：减小每次训练时传入模型的样本数量，可以减少显存的占用。可以通过在模型训练代码中设置较小的batch size来实现。
2. 减小模型复杂度：如果模型过于复杂，会导致显存占用过大。可以尝试减小模型的层数、减少每层的神经元数量或使用更轻量级的模型结构。
3. 使用更小的数据集：如果数据集过大，无法一次性加载到显存中，可以考虑使用更小的数据集进行训练。可以通过随机采样或者数据集切片的方式来减小数据集的大小。
4. 使用分布式训练：如果有多个GPU可用，可以考虑使用分布式训练的方式，将模型和数据分布到多个GPU上进行训练，从而解决显存限制的问题。
5. 使用Tensorflow的显存管理工具：Tensorflow提供了一些显存管理工具，如tf.data.Dataset和tf.distribute.Strategy等，可以帮助优化显存的使用。可以尝试使用这些工具来管理显存，减少显存的占用。

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