连续拟合多个Keras模型导致GPU OOM

（Out of Memory）是指在使用Keras进行模型训练时，由于模型过于复杂或者数据量过大，导致GPU内存不足而无法完成训练的情况。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少模型复杂度：可以尝试减少模型的层数、每层的神经元数量或者使用更简单的模型结构，以降低模型的内存占用。
2. 减少批量大小：通过减小每个批次的样本数量，可以降低GPU内存的使用量。可以使用Keras的batch_size参数来控制每个批次的样本数量。
3. 使用更小的数据集：如果数据集过大，可以考虑使用更小的子集进行训练，或者使用数据增强技术来扩充数据集，以减少内存的使用。
4. 使用更高性能的GPU：如果硬件条件允许，可以考虑使用更高内存容量的GPU，以满足模型训练的需求。
5. 使用分布式训练：可以将训练任务分布到多个GPU或多台机器上进行并行训练，以减少单个GPU的内存压力。Keras提供了一些分布式训练的工具和框架，如TensorFlow的tf.distribute.Strategy。
6. 内存优化技巧：可以尝试使用GPU内存优化的技巧，如使用tf.data来加载和预处理数据、使用tf.float16来减少浮点数精度等。

对于Keras模型导致GPU OOM的问题，腾讯云提供了一系列解决方案和产品：

1. 腾讯云GPU实例：腾讯云提供了多种配置的GPU实例，如NVIDIA V100、T4等，可以选择适合自己需求的GPU实例来提供更高的内存容量和计算性能。
2. 弹性GPU：腾讯云的弹性GPU可以为现有的云服务器实例提供额外的GPU计算能力，可以根据实际需求动态调整GPU的数量和规格。
3. 容器服务：腾讯云容器服务（TKE）提供了容器化部署和管理的解决方案，可以方便地将Keras模型打包成容器，并在集群中进行分布式训练。
4. 弹性伸缩：腾讯云提供了弹性伸缩的功能，可以根据实际的训练负载自动调整GPU实例的数量和规格，以满足训练任务的需求。
5. 云监控：腾讯云的云监控服务可以实时监控GPU实例的使用情况，包括GPU内存的占用情况，可以及时发现和解决GPU OOM的问题。

以上是针对连续拟合多个Keras模型导致GPU OOM的问题的解决方案和腾讯云相关产品介绍。希望对您有帮助。