python MemoryError的解决方法

Question

如何更改此功能以使其更高效？我不断收到 MemoryErrordef vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):    results = np.zeros((len(sequences), dimension))    for i, sequence in enumerate(sequences):        results[i, sequence] = 1.    return results我在这里调用函数：x_train = vectorize_sequences(train_data)x_test = vectorize_sequences(test_data)Train和Test数据是用于情感分析的IMDB数据集，即(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)编辑：我在具有 4 GB RAM 的 64 位 Ubuntu 系统上运行它。这是回溯：Traceback (most recent call last):  File "/home/uttam/PycharmProjects/IMDB/imdb.py", line 29, in <module>    x_test = vectorize_sequences(test_data)  File "/home/uttam/PycharmProjects/IMDB/imdb.py", line 20, in vectorize_sequences    results = np.zeros((len(sequences), dimension))MemoryError

Answer 1

您的数组似乎是 10k x 10k，即每个 64 位的 1 亿个元素（因为默认 dtype 是 float64）。所以这是 8 亿字节，也就是 763 兆字节。

如果您使用 float32，它将把内存使用量减半：

np.zeros((len(sequences), dimension), dtype=np.float32)

或者，如果您只关心 0 和 1，这将减少 88%：

np.zeros((len(sequences), dimension), dtype=np.int8)