成功解决Windows MemoryError: Unable to allocate 6.38 GiB for an array with shape (38

最新推荐文章于 2024-12-26 15:32:48 发布
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分类专栏： 心得 人工智能 文章标签： python
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本文介绍了一种常见的计算机问题解决方案：当运行文件因所在磁盘分配内存不足而无法正常执行时，通过调整磁盘的虚拟内存设置来解决问题。具体步骤包括：打开我的电脑，进入属性设置，调整性能选项中的虚拟内存分配，将E盘的虚拟内存自定义设置为6GB(6144kb)，完成设置后，再次运行文件即可恢复正常。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

因为运行文件所在的磁盘分配内存不够问题造成的，解决方法如下：打开我的电脑-右键属性-高级-性能设置-选择高级-更改-点击E盘-点击自定义大小-设置分配内存，我选择6G,6144kb.点击确定完成，再次运行文件，问题解决！

 

 

 

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.45 GiB for an array with shape (13935, 1393
weixin_46713695的博客
04-13 6900
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.45 GiB for an array with shape (13935, 1393
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 27.0 GiB for an array with shape (38064, 3806
weixin_46713695的博客
11-07 2513
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 27.0 GiB for an array with shape (38064, 3806
报错解决：numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 11.7 GiB for an array with shape....
最新发布
weixin_43982801的博客
12-26 626
我也很纳闷，因为有时候处理比这大的数据都没有问题。搜了搜，说是运行文件所在的磁盘分配内存不够导致的，解决方法是：边栏搜索高级系统设置---高级---性能里的设置---高级---更改驱动分页。经过验证，是可行的，我把我的分页拉到了70000MB，能够解决这个问题，当然感觉太大了也没必要，另外需要注意的是，在改完分页大小之后，记得点击设置，不然不算，然后再重启。今天在处理数据时遇到了这个问题，
ORA-04031: unable to allocate 13840 bytes of shared memory (“shared pool“,“unknown object“,“sga heap
killvoon的专栏
02-25 1263
还是年前的时候，绩效系统一直告警，查看了下，库上一直报ora-4031，很常见的错误，当时下意识的认为是内存不足了。 应该绩效手上在exadata一体机上，该一体机上还装了其他几套系统，内存资源比较紧张。 当时flush了下shared_pool，但没啥效果，因为是rac环境，便依次重启了实例，故障就消失了。 没过多久，绩效数据库又出现了这样的情况，共享池不足，就感觉不对劲了，但当时是年底了，马上就过年了，没啥心思探究。 结果过年期间，同属于exadata上crm系统也出现这样的情况，基本确定确实有
python--MemoryError: Unable to allocate array with shape
天青如水的博客
12-17 2万+
系统环境 Ubuntu 16.04.6 LTS（子系统） Python 3.7.3 报错原因 np.zeros((5684, 15074, 84),dtype=‘float32’) MemoryError: Unable to allocate array with shape (5684, 15074, 84) and data type float32 触发了系统的过量处理模式（ove...
MemoryError: Unable to allocate xxx KiB for an array with shape (50000,624) and data type float64
m0_47196870的博客
08-05 641
之前代码一直都没有问题，字面意思是内存不足，于是直接修改运行内存。快速双击shift，然后输入vm，找到。打开后发现已经分配了12.8G运行内存（共16G），改成16G后再运行依然报错。pycharm版本：2021.1.3 Community。默认勾选第二个，太久没清缓存了，这里全选。解决过一个问题（具体问题忘了。弄了半天，突然想起之前通过。
Pycharm报错MemoryError: Unable to allocate 927. MiB for an array with shape (25487, 685, 9) and data t
weixin_46626422的博客
05-04 8446
Pycharm报错MemoryError: Unable to allocate 927. MiB for an array with shape (25487, 685, 9) and data type 用pandas导入了1个g大小的csv，结果报错MemoryError： 用了网上的方法都没什么效果，最后发现是自己代码的问题哈哈 网上的方法： 1、修改pycharm的运行内存 （Help->Find Action->(type “VM Options”)->(Click)"Edit
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 512. KiB for an array with shape (65536,)
weixin_46713695的博客
03-30 1832
numpy.core._exceptions.MemoryError
006.prcharm操作超过系统分配内存
小卜妞的博客
06-03 1054
在生成数据集的命令时，出现了以下问题：Unable to allocate 3.05 GiB for an array with shape (40000, 22, 2623,111) and data type float64。原因时数据集过大，pycharm分配到的作业内存溢出。那么window10下该怎么解决呢？ 通过查博客得知，一般的系统内存肯定是足够的，只不过默认分配的不足，就导致了memory异常，因此，我们按照需要读取的数据大小更改系统设置就好。 依次操作： 我的电脑，右击“属性”，打开“高级
排坑
m0_37783250的博客
07-07 4389
**MemoryError: Unable to allocate 4.23 GiB for an array with shape (*, *, , ) and data type float16 下面展示一些 内联代码片。 index = [i for i in range(n_total)] np.random.shuffle(index) X_total = X_total[index] Y_total = Y_total[index] //我的数据太大了，n_tot
解决numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array
与君共勉，一起学习
06-06 7万+
报错 numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array with shape (370, 370) and data type float64 原因 最主要的还是电脑内存不足，因为需要处理的数据量太大，GPU性能不够，存在内存溢出现象 但实际上它保存的不是模型文件，而是参数文件文件。在模型文件中，存储完整的模型，而在状态文件中，仅存储参数。因此，collections.OrderedDict只是模型的值
Unable to allocate memory
weixin_42000717的博客
05-20 4266
在VS2012跑程序的时候会遇到Unable to allocate memory，下面给出解决方案 将x32设置x64， 如果平台下拉选项有x64可以直接选择，如果只有x32,可以按照接下来的操作进行设置 。（我这里用的是2012，貌似高版本的会自动选择x64,不需要自己设置，可以尝试一下。） 具体操作如下 项目-属性-配置管理器 在配置管理器中平台项，下拉箭头，选择新建，新建平台由ARM改为x64 ...
ORA-04031 unable to allocate bytes of shared memory（无法分配xxxxx共享内存）（shared pool）
汪灵骅的博客
05-28 1895
针对该次shared pool的问题进行的记录。XXX集团2024-05-09前经常受到ORA-04031报错困扰，一直报的是shared pool，所以客户自己将shared pool手动配置了20g，还是报错，再配40g，还是报错，找我司来进行排查。发现7个sub pool都是SQLA和KGLH0过高，加起来占6成左右。发现 SQLA和KGLH0过高，确认方向。在不同版本为不同bug.删除pdb级SHARED_POOL_SIZE和/或SGA_MIN_SIZE初始化参数。
诊断并解决ORA-04031 错误
ciru2386的博客
03-30 770
诊断并解决ORA-04031 错误[@more@]诊断并解决ORA-04031 错误当我们在共享池中试图分配大片的连续内存失败的时候，Oracle首先清除池中当前没使用的所有对象，使空闲内存块合并。如果仍然没有足够大单个的大块内...
ORA-04031: unable to allocate 4096 bytes of shared memory （解决方案）
QC班长的博客
11-15 2万+
查阅了一些Oracle的资料，发现ORA-04031错误一般可能由于两个原因引起的： 1.内存中存在大量碎片，导致在分配内存的时候，没有连续的内存可存放，此问题一般是需要在开发的角度上入手，比如增加绑定变量，减少应解析来改善和避免； 2.内存容量不足，需要扩大内存。 1、首先看shared_pool的两个参数设置 SQL> show parameter shared_pool;
Unable to allocate xxx GiB for an array with shape (xxxx, xxxx)
热门推荐
CoolCoolCarrot的博客
04-13 12万+
今天用Pycharm跑代码的时候报了个错误：Unable to allocate 14.1GiB for an array with shape (xxxx, xxxx)，主要是进行矩阵运算时涉及的矩阵太大了，导致分配的内存不够用，网上搜索了一些方法，最后成功解决。 由于是用实验室服务器跑的代码，首先是确定服务器上的内存确实够用，使用命令free查看内存分配情况： 可以看出，未使用...
Unable to allocate 214. MiB for an array with shape (8000, 14000) and data type uint16
weixin_52107576的博客
05-09 428
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 214. MiB for an array with shape (8000, 14000) and data type uint16 问题：系统内存溢出 建议：购买系统内存更大的计算机，或优化程序。
成功解决Unable to allocate xxx MiB for an array with shape (xxxx, xxxx)
get_py的博客
04-15 8万+
原因 数据量太大，导致cpu内存不足导致的 解决方法 换个性能更好的电脑 numpy 在定义数组的时候，采用更低的精度。从float64降低为float32array_ = np.zeros((10000,10000),dtype='float32') # 默认float64 修改pycharm的运行内存 Help->Find Action->(type “VM Options”)->(Click)“Edit Custom VM Options” 打开pycharm64.exe.
MemoryError: Unable to allocate 20.2 GiB for an array with shape (13814, 196608) and data type int64
03-04
MemoryError是一种Python中的异常，表示内存不足以配所需的空间。在你提供的情况下，你尝试创建一个形状为(13814, 196608)、数据类型为int64的数组，需要占用20.2 GiB的内存空间，但是系统没有足够的内存来满足这个请求。 这种情况通常发生在以下几种情况下： 1. 数据量过大：如果你的数据集非常庞大，超过了系统可用内存的限制，就会导致内存不足的错误。 2. 内存泄漏：如果你的代码中存在内存泄漏问题，即没有正确释放已经使用的内存，那么随着时间的推移，内存占用会越来越高，最终导致内存不足。 3. 运行多个大型程序：如果同时运行多个占用大量内存的程序，可能会导致系统内存不足。 解决这个问题的方法有以下几种： 1. 减少数据量：如果可能的话，可以尝试减少数据集的大小，或者只加载部分数据进行处理。 2. 优化代码：检查代码中是否存在内存泄漏问题，并确保正确释放已使用的内存。 3. 使用更大的内存：如果你的计算机支持扩展内存，可以考虑增加内存容量。 4. 使用分布式计算：如果数据量过大，可以考虑使用分布式计算框架，将计算任务分发到多台机器上进行处理。
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