训练keras时遇到了一个问题，就是内存不足，将 .fit 改成 .fit_generator以后还是放不下一张图（我的图片是8192×8192的大图==64M）。于是解决方法是将大图切成小图，把小图扔去训练，跑出来的图再拼成一个大图

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实验发现我的keras（win10 - 16G内存）只放得下最多4副小图（2048×2048×4==16M），

再多就会报错exit ：

Allocation of 4831838208 exceeds 10% of system memory.

原因大概是除了numpy本身要存这些图，keras训练中也会对应有额外的消耗

一、大图切片成小图

'''
读入一个图片0.bmp，切成指定数目个小图片(16个)
文件夹名out
'''
from PIL import Image
import sys,os
cut_num = 4 # 4*4=16个图片
#将图片填充为正方形
def fill_image(image):
  width, height = image.size  
  #选取长和宽中较大值作为新图片的
  new_image_length = width if width > height else height  
  #生成新图片[白底]
  #new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length), color='white')  
  new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length))
  #将之前的图粘贴在新图上，居中 
  if width > height:#原图宽大于高，则填充图片的竖直维度
  #(x,y)二元组表示粘贴上图相对下图的起始位置
    new_image.paste(image, (0, int((new_image_length - height) / 2)))
  else:
    new_image.paste(image, (int((new_image_length - width) / 2),0))  
  return new_image
#切图
def cut_image(image):
  width, height = image.size
  item_width = int(width / cut_num)
  box_list = []  
  # (left, upper, right, lower) 
  for i in range(0,cut_num):#两重循环，生成图片基于原图的位置 
    for j in range(0,cut_num):      
      #print((i*item_width,j*item_width,(i+1)*item_width,(j+1)*item_width))
      box = (j*item_width,i*item_width,(j+1)*item_width,(i+1)*item_width)
      box_list.append(box)

  image_list = [image.crop(box) for box in box_list]  
  return image_list
#保存
def save_images(image_list):
  index = 1 
  for image in image_list:
    image.save('out/'+str(index) + '.bmp', 'BMP')
    index += 1

if __name__ == '__main__':
  file_path = "0.bmp"
  os.mkdir("out")
  image = Image.open(file_path)  
  #image.show()
  image = fill_image(image)
  image_list = cut_image(image)
  save_images(image_list)

分享文章：Python实现将大图切片成小图,将小图组合成大图的例子-创新互联
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