使用 Google 协作中的所有可用 RAM 后，您的会话崩溃

Question

我有 6 个大数据 tsv 文件，我正在将这些文件读入 Google Collab 中的数据帧。但是，文件太大，Google Colab 无法处理。#Crew datadownloaded = drive.CreateFile({'id':'16'}) downloaded.GetContentFile('title.crew.tsv') df_crew = pd.read_csv('title.crew.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')#Ratings datadownloaded = drive.CreateFile({'id':'15'}) downloaded.GetContentFile('title.ratings.tsv') df_ratings = pd.read_csv('title.ratings.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')#Episode datadownloaded = drive.CreateFile({'id':'14'}) downloaded.GetContentFile('title.episode.tsv') df_episode = pd.read_csv('title.episode.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')#Name Basics datadownloaded = drive.CreateFile({'id':'13'}) downloaded.GetContentFile('name.basics.tsv') df_name = pd.read_csv('name.basics.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')#Principals datadownloaded = drive.CreateFile({'id':'12'}) downloaded.GetContentFile('title.pricipals.tsv') df_principals = pd.read_csv('title.pricipals.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')#Title Basics datadownloaded = drive.CreateFile({'id':'11'}) downloaded.GetContentFile('title.basics.tsv') df_title = pd.read_csv('title.basics.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')错误：您的会话在使用所有可用 RAM 后崩溃。运行时日志是这样说的：Google Collab 如何更好地处理 Ram？我所有 tsv 文件的总大小为 2,800 MB。请指教！

Answer 1

最简单的方法是只在您使用数据时使用它并从内存中删除它。这可以有力地通过使垃圾收集器释放进行（见线程这里[https://stackoverflow.com/questions/1316767/how-can-i-explicitly-free-memory-in-python]）1

如果你想在 Colab 中扩展你的 RAM，曾经有一个黑客，你故意导致它用完 RAM，然后它会为你提供更高的 RAM 运行时间。也可以使用 Colab pro 在运行时 -> 更改运行时类型下选择此选项。每月 10 美元，Colab pro 可能是您的不错选择。

我在这里看到了这个 hack ，但简而言之，只是在 while 循环中将一些内容附加到数组中，直到 RAM 耗尽。

a = []
while 1:
    a.append("1")

Answer 2

Google colab 通常提供 12 GB 的免费内存，但我们可以通过向 google 支付任何费用来增加它。

只需编写三行代码，您就可以将 Ram 从 12GB 增加到 25GB

a = [ ] while(1): a.append('1')

试试这个它可能会有所帮助。