1. 减少批量大小（batch size）：实际上这是最直接有效的方法。减少batch size并不会使得模型的准确度下降（反而可能会更好），当然也不会节约多少时间。示例代码：

batch_size = 64 # 即可改为32等小于64的值

2. 减少序列长度（sequence length）：减少sequence length也是一种常用的方法。可以将序列截断较为极端的部分，或者干脆直接将序列置为定长。示例代码：

sequence_length = 100 # 即可改为50等小于100的值

3. 使用更小的LSTM单元和/或较小的模型：如果指定的LSTM单元数量过大，或模型本身参数过多，则也会耗尽内存，此时可以尝试减少LSTM单元数量和模型参数数量。示例代码：

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model.add(LSTM(32)) # 将32调整为16或者更小的数字
model.add(Dense(10)) # 将10调整为7或者更小的数字

4. 使用更大的内存或者GPU：如果以上方法无法减小内存的消耗，那么就需要使用更大的内存或者GPU，在内存不足的情况下，可以考虑将模型移到另一台内存更大的机器来运行。