有没有办法减少小批量 kmeans 的内存使用？答案

【问题标题】：Is there a way to reduce memory usage of mini-batch kmeans?有没有办法减少小批量 kmeans 的内存使用？
【发布时间】：2017-09-07 05:33:23
【问题描述】：

我正在处理一个包含 500 个维度的 640 万个样本的数据集，我正在尝试将其分组为 200 个集群。我被限制为 90GB 的 RAM，当我尝试从 sklearn.cluster 运行 MiniBatchKmeans 时，操作系统会因占用过多内存而终止进程。

这是代码：

data = np.loadtxt('temp/data.csv', delimiter=',')
labels = np.genfromtxt('temp/labels', delimiter=',')

kmeans = cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=numClusters, random_state=0).fit(data)
predict = kmeans.predict(data)
Tdata = kmeans.transform(data)

它没有通过聚类。

【问题讨论】：

对不起，我之前的回答是错误的。我错过了你没有使用 GPU，但实际上用完了主 RAM。
我确实有 GPU 访问权限。你认为我可以在不占用太多内存的情况下重写它以在 GPU 上工作吗？
不，您要做的是延迟加载数据文件，即。 e.一块一块的。我知道这是可能的，而且不是很困难，但不幸的是，现在不记得具体细节了。

标签： python scikit-learn k-means bigdata

【解决方案1】：

我认为您也可以尝试降低数据的精度以减少分配的内存量。尝试使用 float32 而不是默认值。

【讨论】：

【解决方案2】：

解决方案是使用 sklearn 的 partial_fit 方法 - 并非所有算法都有此选项，但 MiniBatchKMeans 有。

所以你可以“部分”训练，但你必须拆分数据而不是一次性读取所有数据，这可以通过生成器完成，有很多方法可以做到，如果你使用 pandas例如，您可以使用this。

那么，你应该使用partial_fit来训练，而不是使用fit。

【讨论】：