尽管使用了GPU内存，Keras仍停止了训练

。这个问题可能有多种原因导致，下面我将逐一解释可能的原因和解决方法：

1. 内存溢出：在使用GPU进行训练时，模型参数和数据都需要加载到显存中。如果模型太大或者数据量过大，可能会导致显存不足，从而引发内存溢出。解决方法包括减小模型的规模或使用更大的显存设备。对于腾讯云的GPU实例，推荐使用P100或者V100型号，它们拥有更多的显存容量。
2. 图像尺寸不匹配：在进行图像处理任务时，输入图像的尺寸需要与模型的输入要求匹配。如果输入图像尺寸与模型要求不一致，Keras会报错并停止训练。解决方法是调整输入图像的大小，使其与模型要求一致。
3. 学习率过大：学习率是控制模型参数更新速度的超参数。如果学习率设置过大，可能导致模型无法收敛并停止训练。解决方法是尝试减小学习率，可以通过调整优化器的学习率参数或使用学习率衰减策略。
4. 数据质量问题：如果输入数据存在错误或者噪声，可能会导致模型训练不稳定，从而停止训练。解决方法包括数据清洗、预处理和增强等技术，以提高数据质量和模型的鲁棒性。
5. 训练过程中的Bug：在开发过程中，可能会出现代码错误或逻辑错误，导致训练过程异常终止。解决方法是仔细检查代码，尤其是与训练过程相关的部分，修复Bug并重新运行。

腾讯云提供了一系列与GPU计算和深度学习相关的产品，可以帮助解决训练过程中的问题。其中包括：

1. GPU实例：腾讯云提供了多种型号的GPU实例，例如NVIDIA V100和P100，可满足不同规模模型训练的需求。
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显存和计算能力，帮助解决显存不足的问题。
3. 人工智能平台（AI Lab）：腾讯云的人工智能平台提供了丰富的深度学习开发工具和环境，包括Jupyter Notebook、TensorFlow和PyTorch等框架的预装和调优功能。
4. AI模型市场：腾讯云的AI模型市场提供了各种已训练好的深度学习模型和算法，可以快速部署和使用，避免从头训练模型的时间和资源消耗。

以上是对于"尽管使用了GPU内存，Keras仍停止了训练"问题的分析和解决方法。希望能帮助您解决该问题并顺利进行模型训练。如有更多疑问，请随时提问。