out of memory解释

一、神经网络的训练机制：

在训练神经网络时，首先会初始化模型参数，之后不断交替进行前向传播和反向传播。在前向传播得到网络的输出及相关中间变量后，通过反向传播计算出参数的梯度，再利用这些梯度，借助优化算法（如随机梯度下降等）来更新模型参数，然后再次进行前向传播，如此循环往复，逐步调整模型参数，使模型的预测结果不断接近真实值。

二、对内存的影响：

反向传播会重复利用前向传播中存储的中间值，这样可以避免重复计算，提高计算效率，但也意味着在反向传播完成之前，需要一直保留这些中间值。这就是训练神经网络比单纯进行预测需要更多内存（显存）的原因之一。
中间值的大小与网络层的数量和批量的大小大致成正比。网络层数越多，前向传播产生的中间变量就越多；批量越大，一次处理的数据样本越多，相应的中间值也会越大。所以，使用更大的批量来训练更深层次的网络时，更容易出现内存不足（out of memory）错误。