Python报错:OSError: [Errno 28] No space left on device

行一个py文件时,出现报错:OSError: [Errno 28] No space left on device

该问题是在IO读写的时候,临时占用的内存不够,从而需要引入新的临时文件夹。

解决办法:
在执行python命令前先执行

export JOBLIB_TEMP_FOLDER=/tempDir  #临时目录的路径

### 解决云服务器上磁盘空间不足导致的 `OSError` 报错问题 当遇到 `OSError: [Errno 28] No space left on device` 错误时,这通常意味着系统的存储设备已满或接近满载状态。此错误不仅限于本地计算机,在云服务器环境中同样常见。 #### 检查当前磁盘使用情况 首先应当确认哪些分区的空间已被占满。可以利用命令行工具来获取详细的磁盘占用信息: ```bash df -h ``` 上述命令会显示各个挂载点及其对应的总容量、已用空间和剩余可用空间等数据[^2]。 #### 清理不必要的文件释放空间 一旦确定了具体哪个分区出现问题,则可以通过清理临时文件或其他不再需要的数据来腾出更多空间。常见的做法有: - 删除旧的日志文件; - 移除过期备份; - 卸载不常用的软件包; - 清空缓存目录; 对于Python项目而言,特别需要注意的是虚拟环境中的依赖库可能占据大量空间。如果存在多个版本重复安装的情况,建议整理并优化这些资源。 #### 调整应用程序配置减少磁盘消耗 针对特定应用如PyTorch训练模型过程中产生的大尺寸中间结果可能导致快速耗尽磁盘空间的情形,可考虑调整程序内部参数设置以降低其对持久化存储的需求量。例如通过限制DataLoader的工作进程数或者启用内存映射功能等方式减轻I/O压力[^1]。 #### 扩展现有卷大小增加可用容量 假如经过一系列操作之后仍然无法满足需求,那么就需要联系云服务提供商请求扩展相应实例类型的根卷或者其他附加磁盘的规模。大多数主流平台都支持在线扩容而不影响业务连续性。 #### 修改默认保存位置改变工作路径 另外一种思路是从根本上规避因某一分区容量有限而引发的问题——即重新规划重要资料的存放地点。比如更改某些全局性的环境变量指向新的目标地址,或是直接在代码里指定输出文件的具体路径至其他有足够的冗余度的地方[^3]。 ```python import os os.environ['TORCH_HOME'] = '/mnt/data/torch' ``` 以上措施能够有效缓解乃至彻底消除由于磁盘空间紧张所造成的各类异常状况。
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