当你在使用Adanet时遇到“内存不足”错误时，有几种解决方法可以尝试：

1. 减小模型的规模：减少模型的层数、节点数或其他参数，可以减少模型所需的内存。例如，减少ensemble_size参数的值。

adanet.Estimator(
    head=adanet.BinaryLogisticHead(),
    subnetwork_generator=adanet.subnetwork.generator.simple,
    max_iteration_steps=1000,
    ensemble_size=4  # 尝试减小ensemble_size的值
)

2. 减小训练数据的规模：如果你的训练数据集非常大，可以尝试使用更小的子集进行训练。这样可以减少模型训练时所需的内存。

3. 增加计算资源：如果你的计算资源允许，可以尝试增加可用的内存，例如增加RAM的容量。

4. 使用分布式训练：将模型的训练分布在多台机器上，可以减少每台机器上的内存压力。Adanet支持在分布式环境中进行训练。

adanet.Estimator(
    head=adanet.BinaryLogisticHead(),
    subnetwork_generator=adanet.subnetwork.generator.simple,
    max_iteration_steps=1000,
    ensemble_size=4,
    config=tf.estimator.RunConfig(
        train_distribute=tf.distribute.experimental.CollectiveAllReduceStrategy(
            num_gpus_per_worker=2
        )
    )
)

请注意，以上解决方法可能会根据你的具体情况而有所不同。如果问题仍然存在，请检查你的代码和数据是否存在其他问题，并尝试进行调试。