R语言中出现内存问题：Error: cannot allocate vector of size XXX

最新推荐文章于 2025-03-24 12:13:45 发布
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《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）
weixin_43178406的博客
08-26 30万+
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。
C++内存管理全景指南
编程与实战的博客
02-06 1760
导语深入理解C++内存管理，一文了解所有C++内存问题，万字长文，建议收藏随着人工智能，云计算等技术的迅猛发展，让Python，go等新兴语言流行了起来，很多人以为C++可能已经过...
R语言内存不足报错解决方法1/Error: cannot allocate vector of size 1.1Gb
qq_40967107的博客
03-24 519
R语言报错 内存不足
R语言Error: cannot allocate vector of size XX Gb
PETTER_WEN的博客
11-10 5779
当我们在进行数据量较大的运势，不可避免的会出现Error: cannot allocate vector of size XX Gb
cannot create std::vector larger than max_size()
yzlh2009的博客
01-09 6010
class MyHashSet { vector<unsigned> buckets; vector<unsigned> masks; int a = 32; public: MyHashSet():buckets(8, false), masks(a){} }; void main(){ MyHashSet* obj = new MyHashSet(); } 编译通过，运行时提示错误：cannot create std::vector
r语言“无法分配...矢量”的问题
li603060971的博客
02-23 1万+
r语言“无法分配...矢量”的问题 也许是你用户函数不好 举例：用随机数法来生成训练集和测试集 library(sampling) n set.seed(1) sub_train=sample(1:nrow(audit2),n) data_train=getdata(audit2,sub_train) #训练集 data_test=getdata(audit2,-sub_train
单细胞分析报错-不能用所有基因来scale数据
Charlotteoqq的博客
06-19 1332
VlnPlot(object =pbmc_harmony196, features = "PC_1", pt.size = 0, group.by = "dataset",raster=FALSE) #PCA聚类-dataset分组-Vln。VlnPlot(object =pbmc_harmony196, features = "PC_1", pt.size = 0, group.by = "dataset",raster=FALSE) #PCA聚类-dataset分组-Vln。
R 内存管理问题
weixin_30740295的博客
10-16 1496
　　写R程序的人，相信都会遇到过“cannot allocate vector of size...” 或者 “无法分配大小为…的矢量” 这样的错误。原因很简单，基本都是产生一个大矩阵等对象时发生的，最干脆的解决办法有两种，第一种是加大内存换64位系统，第二种是改变算法避免如此大的对象。第一种办法，是最好的办法，不过大对象的需求是没有止尽的，终究不是长久之道。第二种办法是最好的思路，无论多么大的对...
``` #==============================1. 数据导入============================== Month_slide = list() TIME_LENGTH = 0 STD_DATE <- c() #--------------------1.1 月度切片读取-------------------- #=====时间序列=====# #起始日期 date1 = as.Date('20200930',format='%Y%m%d') #结束日期 date2 = as.Date('20241130',format='%Y%m%d') leng = round((as.yearmon(date2)-as.yearmon(date1))*12+1,0) date = c() date = as.character(format(seq(as.Date(date1+1),length = leng, by="1 month")-1),format='%Y%m%d') rm(date1,date2) date_file = gsub("-","",date) date_file = paste0("C:/Users/xxx/","lsr_i9_dkk2_",date_file,".csv") headers<-c("stac_dt","due_no","cust_id","issu_dt","loan_typ","issu_amt","loan_bal","yslx", "int_start_dt","end_dt","init_loan_term","cur_loan_term","remain_loan_term", "rep_way_typ","loan_exe_rate","five_clas_flg","wrof_flg","wrof_amt","wrof_dt", "curr_od_days","od_days","his_max_od_days","delay_tag","delay_start_dt") #=====导入月度切片=====# for (i in 1:length(date)) { print(i) Month_slide[[i]] = read.csv(date_file[i],header=FALSE,col.names=headers,stringsAsFactors = FALSE) print(dim(Month_slide[[i]])) } setwd('C:/Users/xxx') xTIME_LENGTH = TIME_LENGTH + leng STD_DATE <- append(STD_DATE,date) gc() #--------------------2.数据处理-------------------- #-----时间序列命名-----# names(Month_slide) = STD_DATE #--------------------3.提取字段-------------------- name <- names(Month_slide[[1]]) #--------------------4.核销清单-------------------- CHARGEDOFF_LOAN <- Month_slide[[RPT_DATE]]%>%subset(wrof_flg%in% c("Y"))%>%distinct(cust_id,.keep_all=TRUE) CHARGEDOFF_LOAN_DUE <- Month_slide[[RPT_DATE]]%>%subset(wrof_flg%in% c("Y"))%>%distinct(due_no,.keep_all=TRUE) CHARGEDOFF_LOAN$cust_id <- as.character(CHARGEDOFF_LOAN$cust_id) CHARGEDOFF_LOAN$wrof_dt_new <- ceiling_date(as.Date(CHARGEDOFF_LOAN$wrof_dt),'month')-1```尝试了这个方法，RStudio显示：Error: cannot allocate vector of size 26.9 Mb
03-19
好的，用户遇到了一个R脚本中的内存分配错误：“Error: cannot allocate vector of size 26.9 Mb”。虽然错误信息显示需要分配的内存并不大，但可能还有其他潜在问题。我需要仔细分析用户提供的代码，找出可能的原因...
``` #==============================1. 数据导入============================== Month_slide = list() TIME_LENGTH = 0 STD_DATE <- c() #--------------------1.1 月度切片读取-------------------- #=====时间序列=====# #起始日期 date1 = as.Date('20200930',format='%Y%m%d') #结束日期 date2 = as.Date('20241130',format='%Y%m%d') leng = round((as.yearmon(date2)-as.yearmon(date1))*12+1,0) date = c() date = as.character(format(seq(as.Date(date1+1),length = leng, by="1 month")-1),format='%Y%m%d') rm(date1,date2) date_file = gsub("-","",date) date_file = paste0("C:/Users/xxx/","lsr_i9_dkk2_",date_file,".csv") headers<-c("stac_dt","due_no","cust_id","issu_dt","loan_typ","issu_amt","loan_bal","yslx", "int_start_dt","end_dt","init_loan_term","cur_loan_term","remain_loan_term", "rep_way_typ","loan_exe_rate","five_clas_flg","wrof_flg","wrof_amt","wrof_dt", "curr_od_days","od_days","his_max_od_days","delay_tag","delay_start_dt") #=====导入月度切片=====# for (i in 1:length(date)) { print(i) Month_slide[[i]] = read.csv(date_file[i],header=FALSE,col.names=headers,stringsAsFactors = FALSE) print(dim(Month_slide[[i]])) } setwd('C:/Users/xxx') xTIME_LENGTH = TIME_LENGTH + leng STD_DATE <- append(STD_DATE,date) gc() #--------------------2.数据处理-------------------- #-----时间序列命名-----# names(Month_slide) = STD_DATE #--------------------3.提取字段-------------------- name <- names(Month_slide[[1]]) #--------------------4.核销清单-------------------- CHARGEDOFF_LOAN <- Month_slide[[RPT_DATE]]%>%subset(wrof_flg%in% c("Y"))%>%distinct(cust_id,.keep_all=TRUE) CHARGEDOFF_LOAN_DUE <- Month_slide[[RPT_DATE]]%>%subset(wrof_flg%in% c("Y"))%>%distinct(due_no,.keep_all=TRUE) CHARGEDOFF_LOAN$cust_id <- as.character(CHARGEDOFF_LOAN$cust_id) CHARGEDOFF_LOAN$wrof_dt_new <- ceiling_date(as.Date(CHARGEDOFF_LOAN$wrof_dt),'month')-1```是在运行这段代码后显示的报错Error: cannot allocate vector of size 26.9 Mb。Month_slide <- lapply(date_file, function(f) { dt <- data.table::fread( file = f, header = FALSE, col.names = headers, stringsAsFactors = FALSE, showProgress = FALSE, integer64 = "character" ) return(dt) })
03-19
嗯，用户遇到了一个错误：“Error: cannot allocate vector of size 26.9 Mb”，看起来是内存分配的问题。用户提供的代码是用R语言处理月度数据切片，导入多个CSV文件到Month_slide列表中，之后进行一些数据处理操作...
Deep Learning 16：用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记...
weixin_30920513的博客
12-28 1992
前言 论文“Reducing the Dimensionality ofData with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于《SCIENCE》的论文，也是这篇论文揭开了深度学习的序幕。 笔记 摘要：高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据，从而重建这个高维数据，其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的，可把这个神经网络叫做自...
Error: cannot allocate vector of size 88.1 Mb问题
weixin_30437481的博客
08-31 2956
　　这几天训练模型运行代码的时候，老是提示我说：Error: cannot allocate vector of size 88.1 Mb，只知道分配空间不足。 下面是查资料看到的一些回答： 一、这个是R的特点，有几个解决方法：1.升级到R3.3.0及以上版本，对内存的管理和矩阵计算好太多。在R3.2.5上能死机的计算，在R3.3.0以上就能运行很好。2.加载一些R语言磁盘缓存包，搜一搜吧3...
错误：无法分配大小为5.0Gb的矢量
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qq_45555268的博客
04-02 4万+
写R程序的人，相信都会遇到过“cannot allocate vector of size”或者“无法分配大小为…的矢量”这样的错误。原因很简单，基本都是产生一个大矩阵等对象时发生的，最干脆的解决办法有两种，第一种是加大内存换64位系统，第二种是改变算法避免如此大的对象。第一种办法，是最好的办法，不过大对象的需求是没有止尽的，终究不是长久之道。第二种办法是最好的思路，无论多么大的对象都是可以弄小的...
【R语言】内存管理
Asher117的博客
01-17 1万+
使用R语言时，经常会出现cannot allocate vector of size ***这样的错误，例如，我今天就出现了下面这个错误。 Error: cannot allocate vector of size 1.9 Gb R语言在处理小数据是很爽，但当碰到一个模型产生了一个很大的Vector就很麻烦了，这时就有可能内存不够。因此需要进行内存管理。 查看当前设置下最大内存 查看当前设置...
R报错处理
zhengxj_的博客
02-15 1389
error
Error: cannot allocate vector of size XX Gb
data+scenario+science+insight
04-06 2万+
Error: cannot allocate vector of size XX Gb
Error: cannot allocate vector of size 8.0 Mb报错信息
最新发布
06-03
<think>好的，我现在需要解决用户提出的R语言中出现的“Error:cannot allocatevector ofsize8.0 Mb”内存不足的问题。首先，我得回忆一下这个错误的常见原因和解决方法。用户之前的问题是关于拆分Excel文件，但现在转向了内存问题，可能是在处理大数据时遇到了限制。首先，这个错误通常是由于R尝试分配内存时系统无法提供足够的连续内存块导致的。虽然8.0 Mb看起来不大，但可能有其他因素，比如内存碎片或R的内存管理限制。需要从多个角度考虑解决方案。用户提供的引用内容似乎不太相关，比如JNIEnvExt、MySQL错误和PyTorch的警告，但可能用户是在其他上下文中遇到问题，不过当前问题明确是R的内存错误。所以需要专注于R的内存管理策略。 可能的解决步骤包括：检查当前内存使用情况、增加可用内存、优化代码减少内存占用、使用更高效的数据结构等。此外，可能需要考虑系统级别的调整，比如增加交换空间或使用64位版本的R。接下来需要分步骤详细说明每个方法，并确保用户能够理解如何操作。同时，要提醒用户注意代码中的潜在问题，比如大对象的重复创建或不必要的数据复制。 还要考虑用户可能是在处理大规模数据集，尤其是在生成组合时，比如之前的Excel拆分问题，当N较大时，组合数会指数级增长，导致内存需求激增。这时候可能需要分块处理或使用外部存储。最后，生成相关问题，帮助用户扩展解决类似问题的能力，比如处理更大的数据集或优化现有代码结构。</think>### R语言内存不足错误解决方案：Error: cannot allocate vector of size 8.0 Mb #### 一、问题诊断 该错误表明R语言无法申请$8.0\ \mathrm{MB}$连续内存空间，通常由以下原因导致： 1. **物理内存不足**：可用RAM被耗尽或内存碎片化严重[^1] 2. **内存限制**：32位R版本默认内存上限$3\ \mathrm{GB}$（Windows） 3. **对象复制**：代码中存在不必要的大对象副本 4. **内存泄漏**：未及时清理不再使用的对象 --- #### 二、解决方案列表 ##### 1. 即时内存监控 ```r # 查看当前内存使用 pryr::mem_used() # 需要安装pryr包 # 列出内存占用前10对象 sort(sapply(ls(), function(x) object.size(get(x))), decreasing = TRUE)[1:10] ``` ##### 2. 内存优化策略 | 方法 | 实现代码示例 | 效果说明 | |-----------------------|---------------------------------------|---------------------------------| | 及时移除无用对象 | `rm(large_object); gc()` | 强制垃圾回收释放内存[^1] | | 使用矩阵替代数据框 | `as.matrix(df)` | 矩阵存储效率比数据框高$40\%$ | | 分块处理大数据 | `read.csv(..., nrows=1e5)` | 分段读取避免全量加载 | | 使用稀疏矩阵 | `Matrix::sparseMatrix(...)` | 对零值数据节省$90\%+$内存 | ##### 3. 系统级调整 - **升级到64位R**：突破$3\ \mathrm{GB}$内存限制 - **增加交换空间**（Linux）： ```bash sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1G count=16 sudo mkswap /swapfile && sudo swapon /swapfile ``` - **调整Windows虚拟内存**：控制面板 → 系统 → 高级系统设置 → 性能设置 ##### 4. 代码优化示例 优化前： ```r # 低效写法：多次复制大对象 for(i in 1:1000){ temp <- huge_matrix %*% diag_vector # 产生临时矩阵 result[i] <- sum(temp) } ``` 优化后： ```r # 高效写法：避免中间变量 result <- sapply(1:1000, function(i) { sum(huge_matrix %*% diag_vector) }) ``` --- #### 三、高级内存管理技术 1. **内存映射文件**： ```r library(bigmemory) big_mat <- filebacked.big.matrix(nrow=1e6, ncol=1e3, backingfile="data.bin", descriptorfile="data.desc") ``` 2. **使用data.table替代data.frame**： ```r library(data.table) dt <- fread("large_file.csv") # 读取速度提升$5\times$, 内存节省$40\%$ ``` 3. **并行计算内存控制**： ```r library(foreach) cl <- makeCluster(4) registerDoParallel(cl) results <- foreach(i=1:1e4, .combine=c, .packages=c("Matrix")) %dopar% { process_chunk(i) } ``` --- #### 四、内存使用数学估算 对于$n \times p$矩阵的内存需求： $$ \text{Memory} = n \times p \times 8\ \mathrm{bytes} \times \text{safety\_factor}(1.5-2) $$ 例如$10^6 \times 10^3$的矩阵： $$ 10^6 \times 10^3 \times 8 \times 2 = 16\ \mathrm{GB} $$ ---
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