Show
Lỗi bộ nhớ là gì?Lỗi bộ nhớ Python hoặc bằng ngôn ngữ giáo dân chính xác là ý nghĩa của nó, bạn đã hết bộ nhớ trong RAM của mình để mã của bạn thực thi.memory in your RAM for your code to execute. Khi lỗi này xảy ra, có khả năng là do bạn đã tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Đối với các bộ dữ liệu lớn, bạn sẽ muốn sử dụng & NBSP; xử lý hàng loạt. Thay vì tải toàn bộ bộ dữ liệu của bạn vào bộ nhớ, bạn nên giữ dữ liệu của mình trong ổ cứng và truy cập vào các đợt. data into memory. For large datasets, you will want to use batch processing. Instead of loading your entire dataset into memory you should keep your data in your hard drive and access it in batches. A & nbsp; lỗi bộ nhớ & nbsp; có nghĩa là chương trình của bạn đã hết & nbsp; bộ nhớ. Điều này có nghĩa là chương trình của bạn bằng cách nào đó tạo ra quá nhiều đối tượng. Trong ví dụ của bạn, bạn phải tìm kiếm các phần của thuật toán của bạn có thể tiêu thụ nhiều & nbsp; bộ nhớ.memory. This means that your program somehow creates too many objects. In your example, you have to look for parts of your algorithm that could be consuming a lot of memory. Nếu một thao tác hết bộ nhớ, nó được gọi là lỗi bộ nhớ.memory error. Các loại lỗi bộ nhớ pythonKhông mong muốn & nbsp; lỗi bộ nhớ trong pythonLỗi bộ nhớ Python do tập dữ liệu32-bit python installation. Lỗi bộ nhớ Python do cài đặt Python không đúng for Unexpected Python Memory ErrorLỗi bộ nhớ trong Pythonusing a 32-bit version of Python. As Windows (and most other OSes as well) limits 32-bit applications to 2 GB of user-mode address space. Làm thế nào tôi có thể có bộ nhớ tự do rõ ràng trong Python?64-bit version of Python (if you can, I’d recommend upgrading to Python 3 for other reasons); it will use more memory, but then, it will have access to a lot more memory space (and more physical RAM as well). Lỗi bộ nhớ trong Python khi 50+GB miễn phí và sử dụng Python 64 bit?access to ~4GB of RAM. This can shrink even further if your operating system is 32-bit, because of the operating system overhead. Làm thế nào để bạn đặt cách sử dụng bộ nhớ cho các chương trình Python? Cách đặt giới hạn vào bộ nhớ và sử dụng CPU Python Print Without Newline Lỗi bộ nhớ Python do tập dữ liệuLỗi bộ nhớ Python do cài đặt Python không đúngdataset size, if you’re working with a large dataset. Loading a large dataset directly into memory and performing computations on it and saving intermediate results of those computations can quickly fill up your memory. Generator functions come in very handy if this is your problem. Many popular python libraries like Keras and TensorFlow have specific functions and classes for generators. Lỗi bộ nhớ Python do cài đặt Python không đúngLỗi bộ nhớ trong PythonMemory Error. As a matter of fact, before solving the problem, We had installed on windows manually python 2.7 and the packages that I needed, after messing almost two days trying to figure out what was the problem, We reinstalled everything with Conda and the problem was solved. Làm thế nào tôi có thể có bộ nhớ tự do rõ ràng trong Python? Lỗi bộ nhớ trong Python khi 50+GB miễn phí và sử dụng Python 64 bit?Out of Memory error” if an attempt to allocate a block of memory fails, but the root cause of that problem very rarely has anything to do with truly being “out of memory.” That’s because, on almost every modern operating system, the memory manager will happily use your available hard disk space as place to store pages of memory that don’t fit in RAM; your computer can usually allocate memory until the disk fills up and it may lead to Python Out of Memory Error(or a swap limit is hit; in Windows, see System Properties > Performance Options > Advanced > Virtual memory). Làm thế nào để bạn đặt cách sử dụng bộ nhớ cho các chương trình Python? 1. 2 & nbsp; Cho đến nay, bốn độc giả đã viết để giải thích rằng & NBSP; Nó không. Cờ này cho phép các đối tượng chiếm hơn 2GB bộ nhớ, nhưng nó không cho phép một mảng một chiều chứa nhiều hơn 2^31 mục. Làm thế nào tôi có thể có bộ nhớ tự do rõ ràng trong Python?Nếu bạn đã viết một chương trình Python hoạt động trên một tệp đầu vào lớn để tạo ra một vài triệu đối tượng đại diện và nó lấy hàng tấn bộ nhớ và bạn cần cách tốt nhất để nói với Python rằng bạn không còn cần một số dữ liệu và nó có thể được giải phóng ?Python program that acts on a large input file to create a few million objects representing and it’s taking tons of memory and you need the best way to tell Python that you no longer need some of the data, and it can be freed? Câu trả lời đơn giản cho vấn đề này là: Buộc người thu gom rác để phát hành bộ nhớ không được chấp thuận với gc.collect (). & Nbsp;unreferenced memory with gc.collect(). Như được hiển thị bên dưới:
 Lỗi bộ nhớ trong Python khi 50+GB miễn phí và sử dụng Python 64 bit?Trên một số hệ điều hành, có giới hạn về số lượng RAM mà một CPU có thể xử lý. Vì vậy, ngay cả khi có đủ RAM miễn phí, một luồng duy nhất của bạn (= chạy trên một lõi) không thể mất nhiều hơn. Nhưng tôi không biết điều này có hợp lệ cho phiên bản Windows của bạn không.enough RAM free, your single thread (=running on one core) cannot take more. But I don’t know if this is valid for your Windows version, though. Làm thế nào để bạn đặt cách sử dụng bộ nhớ cho các chương trình Python?Python sử dụng bộ sưu tập rác và quản lý bộ nhớ tích hợp để đảm bảo chương trình chỉ sử dụng nhiều RAM theo yêu cầu. Vì vậy, trừ khi bạn viết chương trình của mình một cách rõ ràng theo cách như vậy để làm mờ sử dụng bộ nhớ, ví dụ: Tạo cơ sở dữ liệu trong RAM, Python chỉ sử dụng những gì nó cần. and built-in memory management to ensure the program only uses as much RAM as required. So unless you expressly write your program in such a way to bloat the memory usage, e.g. making a database in RAM, Python only uses what it needs. Điều này đặt ra câu hỏi, tại sao bạn muốn sử dụng nhiều RAM hơn? Ý tưởng cho hầu hết các lập trình viên là giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên. Nếu bạn muốn giới hạn việc sử dụng bộ nhớ VM Python, bạn có thể thử điều này: 1 Lệnh Linux ， Ulimit để giới hạn việc sử dụng bộ nhớ trên Python2 Bạn có thể sử dụng mô -đun tài nguyên để giới hạn việc sử dụng bộ nhớ chương trình; & nbsp; Nếu bạn muốn tăng tốc chương trình của bạn mặc dù cung cấp thêm bộ nhớ cho ứng dụng của bạn, bạn có thể thử điều này: 1 \ Threading, MultipRussing2 \ pypy3 \ pysco chỉ trên Python 2.5 Cách đặt giới hạn vào bộ nhớ và sử dụng CPUĐể đặt giới hạn vào bộ nhớ hoặc sử dụng CPU của chương trình đang chạy. Để chúng tôi sẽ không phải đối mặt với bất kỳ lỗi bộ nhớ nào. Cũng để làm như vậy, & nbsp; mô -đun tài nguyên & nbsp; có thể được sử dụng và do đó cả hai tác vụ có thể được thực hiện rất tốt như được hiển thị trong mã được đưa ra dưới đây:Resource module can be used and thus both the task can be performed very well as shown in the code given below: Mã số 1: Hạn chế thời gian CPU # importing libraries
import signal
import resource
import os
# checking time limit exceed
def time_exceeded(signo, frame):
print("Time's up !")
raise SystemExit(1)
def set_max_runtime(seconds):
# setting up the resource limit
soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))
signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)
# max run time of 15 millisecond
if __name__ == '__main__':
set_max_runtime(15)
while True:
pass
Mã số 2: Để hạn chế sử dụng bộ nhớ, mã đặt giới hạn cho tổng dung lượng địa chỉ # using resource import resource def limit_memory(maxsize): soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS) resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (maxsize, hard)) Các cách để xử lý lỗi bộ nhớ Python và các tệp dữ liệu lớn1. Phân bổ thêm bộ nhớMột số công cụ hoặc thư viện Python có thể bị giới hạn bởi cấu hình bộ nhớ mặc định. Kiểm tra xem bạn có thể cấu hình lại công cụ hoặc thư viện của mình để phân bổ nhiều bộ nhớ hơn không. Đó là, một nền tảng được thiết kế để xử lý các bộ dữ liệu rất lớn, cho phép bạn sử dụng các biến đổi dữ liệu và thuật toán học máy trên đầu nó. Một ví dụ điển hình là WEKA, nơi bạn có thể & NBSP; tăng bộ nhớ dưới dạng tham số & nbsp; khi bắt đầu ứng dụng. 2. Làm việc với một mẫu nhỏ hơnBạn có chắc là bạn cần phải làm việc với tất cả các dữ liệu? Lấy một mẫu ngẫu nhiên dữ liệu của bạn, chẳng hạn như 1.000 hoặc 100.000 hàng đầu tiên. Sử dụng mẫu nhỏ hơn này để giải quyết vấn đề của bạn trước khi lắp mô hình cuối cùng trên tất cả dữ liệu của bạn (sử dụng các kỹ thuật tải dữ liệu tiến bộ). Tôi nghĩ rằng đây là một thực tiễn tốt nói chung cho việc học máy để cung cấp cho bạn các kiểm tra nhanh chóng của các thuật toán và quay vòng kết quả. Bạn cũng có thể xem xét thực hiện phân tích độ nhạy của lượng dữ liệu được sử dụng để phù hợp với một thuật toán so với kỹ năng mô hình. Có lẽ có một điểm tự nhiên về lợi nhuận giảm dần mà bạn có thể sử dụng như một kích thước heuristic của mẫu nhỏ hơn của bạn. 3. Sử dụng máy tính có nhiều bộ nhớ hơnBạn có phải làm việc trên máy tính của mình không? Có lẽ bạn có thể truy cập vào một máy tính lớn hơn nhiều với thứ tự bộ nhớ lớn hơn. Ví dụ, một tùy chọn tốt là thuê thời gian tính toán trên dịch vụ đám mây như Amazon Web Services cung cấp các máy có hàng chục gigabyte RAM với giá dưới một đô la Mỹ mỗi giờ. 4. Sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệCơ sở dữ liệu quan hệ cung cấp một cách tiêu chuẩn để lưu trữ và truy cập các bộ dữ liệu rất lớn. Trong nội bộ, dữ liệu được lưu trữ trên đĩa có thể được tải dần theo các lô và có thể được truy vấn bằng ngôn ngữ truy vấn tiêu chuẩn (SQL). Các công cụ cơ sở dữ liệu nguồn mở miễn phí như & nbsp; mysql & nbsp; hoặc & nbsp; postgres & nbsp; có thể được sử dụng và hầu hết (tất cả?) Ngôn ngữ lập trình và nhiều công cụ học máy có thể kết nối trực tiếp với cơ sở dữ liệu quan hệ. Bạn cũng có thể sử dụng một cách tiếp cận nhẹ, chẳng hạn như & nbsp; sqlite. 5. Sử dụng một nền tảng dữ liệu lớnTrong một số trường hợp, bạn có thể cần phải dùng đến một nền tảng dữ liệu lớn. Bản tóm tắtTrong bài đăng này, bạn đã phát hiện ra một số chiến thuật và cách mà bạn có thể sử dụng khi xử lý lỗi bộ nhớ Python. Có phương pháp khác mà bạn biết hoặc đã thử không? Chia sẻ chúng trong các ý kiến dưới đây. Bạn đã thử bất kỳ phương pháp nào trong số này chưa? Hãy cho tôi biết trong các ý kiến. Nếu vấn đề của bạn vẫn chưa được giải quyết và bạn cần trợ giúp về lỗi bộ nhớ Python. Nhận xét xuống bên dưới, chúng tôi sẽ cố gắng giải quyết vấn đề của bạn càng sớm càng tốt.Python Memory Error. Comment Down below, We will try to solve your issue asap. Làm cách nào để khắc phục lỗi bộ nhớ trong Python?Để khắc phục điều này, tất cả những gì bạn phải làm là cài đặt phiên bản 64 bit của ngôn ngữ lập trình Python. Một hệ thống máy tính 64 bit có thể truy cập 2⁶⁴ địa chỉ bộ nhớ khác nhau hoặc 18 triệu byte RAM. Nếu bạn có hệ thống máy tính 64 bit, bạn phải sử dụng phiên bản Python 64 bit để chơi với tiềm năng đầy đủ của nó.install the 64-bit version of the Python programming language. A 64-bit computer system can access 2⁶⁴ different memory addresses or 18-Quintillion bytes of RAM. If you have a 64-bit computer system, you must use the 64-bit version of Python to play with its full potential.
Làm cách nào để giải phóng ram trong Python?del và gc.Collect () là hai phương pháp khác nhau để xóa bộ nhớ trong Python.Phương pháp bộ nhớ rõ ràng là hữu ích để ngăn chặn tràn bộ nhớ.Chúng ta có thể xóa bộ nhớ đó bất cứ khi nào chúng ta có một biến, danh sách hoặc mảng không sử dụng bằng hai phương thức này. collect() are the two different methods to delete the memory in python. The clear memory method is helpful to prevent the overflow of memory. We can delete that memory whenever we have an unused variable, list, or array using these two methods.
Làm cách nào để xóa sử dụng bộ nhớ trăn?Để xóa bộ nhớ trong Python, chỉ cần sử dụng del.Bằng cách sử dụng del, bạn có thể xóa bộ nhớ mà bạn không muốn.Bằng cách sử dụng DEL, bạn có thể xóa các biến, mảng, danh sách, v.v.use del. By using del you can clear the memory which is you are not wanting. By using del you can clear variables, arrays, lists etc.
Tại sao Python lại chiếm nhiều trí nhớ như vậy?Những con số đó có thể dễ dàng phù hợp với số nguyên 64 bit, vì vậy người ta sẽ hy vọng Python sẽ lưu trữ hàng triệu số nguyên đó không quá ~ 8MB: một triệu đối tượng 8 byte.Trên thực tế, Python sử dụng nhiều RAM hơn 35 MB để lưu trữ các số này.Tại sao?Bởi vì số nguyên python là đối tượng và các đối tượng có nhiều bộ nhớ trên đầu.Because Python integers are objects, and objects have a lot of memory overhead. |
