需要帮助来了解Tensorflow模型是否可以在更大的分辨率（如4K分辨率）上进行训练。我试过了，但是培训还没开始，我希望由于内存问题。有没有人在同一工作？
从理论上讲，您可以在TensorFlow上进行操作，没有任何限制。
但是实际上，限制是GPU或系统RAM。 3840x2160（4K）单通道浮点特征图大约在32 MB RAM上，并且卷积网络通常在每一层使用从96到512的多个特征图。例如，128个4K特征图将需要大约1 GB RAM，然后使用批处理进行训练并保留用于梯度计算的中间结果，将需要太多RAM。
[如果您查看常见ImageNet训练的神经网络的输入形状，则大小通常为224x224、256x256，而我所看到的最大尺寸是600x600，用于对象检测网络，如SSD和Faster R-CNN。这些尺寸与完整的4K图像相差甚远。
TLDR。您应该将图像缩小到可管理的大小。