训练BERT Keras模型时出现OOM错误

当训练BERT Keras模型时出现OOM错误，这通常是由于内存不足导致的。OOM错误表示"Out of Memory"，即内存不足。

解决OOM错误的方法有以下几种：

1. 减少批量大小（Batch Size）：减小每个训练步骤中处理的样本数量，可以减少内存的使用。但这可能会导致训练速度变慢，因为每个批次的样本数量减少了。
2. 减少模型的复杂度：BERT模型非常庞大，包含大量的参数。可以尝试减少模型的大小，例如减少隐藏层的数量或减少每个隐藏层的神经元数量。这样可以减少内存的使用，但可能会影响模型的性能。
3. 使用更大的GPU：如果你的机器上有多个GPU，可以尝试使用更大的GPU来训练模型。更大的GPU具有更多的内存，可以容纳更大的模型和批量大小。
4. 使用分布式训练：如果你有多台机器可以使用，可以尝试使用分布式训练来减少每台机器上的内存使用量。分布式训练将模型和数据分布在多台机器上进行训练，可以减少每台机器上的内存压力。
5. 使用混合精度训练：混合精度训练是一种技术，可以在保持模型精度的同时减少内存使用。它利用半精度浮点数来存储模型参数，从而减少内存占用。
6. 使用更小的输入：如果你的训练数据集非常大，可以尝试使用更小的输入数据集进行训练。这样可以减少内存的使用，但可能会影响模型的性能。

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