我的代码使用超过 25GB 的内存和崩溃答案

【问题标题】：My Code uses over 25GB of Ram and Crashes我的代码使用超过 25GB 的内存和崩溃
【发布时间】：2020-06-12 00:18:42
【问题描述】：

所以我使用 Extra Trees Classifier 来查找我的数据集中的特征重要性，它由 13 列和大约 1000 万行组成。我在上面运行了椭圆信封，隔离森林，一切都很好，甚至不到 10 GB。我在 jupyter 笔记本上运行我的代码，即使我将它设置为 low_memory=True，它也会给我内存错误。我尝试了大约 25GB 内存的 Google COlab，但仍然崩溃，我现在很困惑。

代码：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline


from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier 


from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials


# Authenticate and create the PyDrive client.
auth.authenticate_user()
gauth = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
drive = GoogleDrive(gauth)



# Loading First Dataframe

link = '...'

fluff, id = link.split('=')
print (id) # Verify that you have everything after '='
downloaded = drive.CreateFile({'id':id}) 
downloaded.GetContentFile('Final After Simple Filtering.csv')  
df = pd.read_csv('Final After Simple Filtering.csv',index_col=None,low_memory=True)
#df = df.astype(float)


ExtraT = ExtraTreesClassifier(n_estimators = 100,bootstrap=False,n_jobs=1) 

y=df['Power_kW']

del df['Power_kW']

X=df


ExtraT.fit(X,y)

feature_importance = ExtraT.feature_importances_ 

feature_importance_normalized = np.std([tree.feature_importances_ for tree in ExtraT.estimators_], axis = 1)

plt.bar(X.columns, feature_importance) 
plt.xlabel('Lable') 
plt.ylabel('Feature Importance') 
plt.title('Parameters Importance') 
plt.show()

谢谢

【问题讨论】：

"...并且仍然崩溃" - 任何特定的错误消息？
在 Jupyter Notebook 上显示：“MemoryError: could not allocate 28806479872 bytes`”和在 Google Colab 上：“您的会话在使用 Google Collab 中的所有可用 RAM 后崩溃”
请在您的帖子中分享整个错误消息。既然我们不能有一个简单的minimal reproducible example，你有没有做过任何分析？
@AMC 似乎当我将 max_depth 设置为低于或等于 10 的任何位置时，它开始正常运行，任何相关的事情都会给我带来内存错误。我还设置了 n_jobs=1

标签： python pandas dataframe machine-learning jupyter-notebook

【解决方案1】：

我之前遇到过同样的错误，我解决了。

更改运行时类型 GPU 比 CPU 更快，所以它会有所帮助。但如何做到这一点？请按照以下步骤操作：

确保您使用 25GB 而不是 12GB 的 RAM。不要忘记 Colab 是免费和限量版。如果仍有问题，请告诉我，我会尽快为您提供帮助。

【讨论】：