Windows MemoryError: Unable to allocate 3.8 GiB for an array with shape

最新推荐文章于 2023-05-09 21:00:40 发布
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文章标签： windows r语言 开发语言
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DeepSeek R1 使用GGUF+Ollama搭建时的常见问题：unable to allocate CUDA0 buffer 、Permission Denied
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02-20 3186
解决ollama+deepseek部署量化版模型时报错 Error: llama runner process has terminated: error loading model: unable to allocate CUDA0 buffer， 以及permission denied问题
006.prcharm操作超过系统分配内存
小卜妞的博客
06-03 1037
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
MemoryError: Unable to allocate 32.6 GiB for an array with shape (114149, 306215) and data type uint
Caiqiudan的博客
05-04 4063
当我想使用python的pd.get_dummies生成虚拟变量时，报错说内存不够。 发现忘记给连续变量进行分箱了，导致需要的内存极大。一定需要先对连续变量进行分箱啊。
报错：MemoryError: Unable to allocate array with shape (131072,) and data type int64
qq_41904729的博客
03-21 9643
引起此类问题的原因是电脑虚拟内存占用太大，因此只需要修改电脑的虚拟内存，此类问题即可迎刃而解。 根据自己的电脑，修改相应的配置即可，最后点击设置然后一直点击确定即可。 重启电脑后再次运行程序，问题解决。 ...
MemoryError的处理方式
Explore
07-21 1万+
MemoryError几种处理方式： 1. 低精度保存数据； 2. 更新Python为64位； 3. 修改PyCharm运行内存； 4. 扩充虚拟内存； 5. 优化数据读取方式； 6. 手动回收变量。
神经网络作业问题（记录）
weixin_53481887的博客
04-09 1551
遇到的问题： MemoryError: Unable to allocate 1.86 GiB for an array with shape (25000, 10000) and data type float64 打开电脑设置
Python Unable to allocate MiB for an array with shape
Nicky's blog
04-07 1万+
pycharm Unable to allocate 75.9 MiB for an array with shape (17, 1170427)，自己遇到的情况是通过升级python版本为64位处理的，python32位有些程序内存空间不支持，因为程序是接手的，所以排查程序比较花时间，所以通过升级python版本运行，记录一下，python版本位数也会影响程序运行
排坑
m0_37783250的博客
07-07 4384
**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
SLUB: Unable to allocate memory on node -1
chuxiong5717的博客
06-24 1965
kernel: redirfs: loading out-of-tree module taints kernel. kernel: redirfs: module verification failed: signature and/or required key missing - tai...
用numpy处理大数据遇到的问题
banshi9613的博客
08-17 6941
在使用numpy读取一个四百多万行数据的.csv文件时抛出了如下异常： numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape (4566386, 23) and data type <U20 以下是我的源代码： import numpy as np import matplotli...
【Python】报错荟萃
博客标题不能为空
05-09 1067
之前好几年的编程，遇到各种奇怪的报错，有的解决了有的没有，从今天（2023.05.04）开始对以后遇到的报错进行记录。
成功解决Windows MemoryError: Unable to allocate 6.38 GiB for an array with shape (38
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com_fang_bean的博客
06-19 5万+
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！ ...
python报错MemoryError: Unable to allocate 247. MiB for an array with shape (1, XX) and data type int64
qq_41582187的博客
12-27 1万+
使用pandas 读取一个比较大的CSV文件时报错：MemoryError: Unable to allocate 247. MiB for an array with shape (1, 32434489) and data type int64 解决过程： 1.上网搜了有人说是因为文件过大，内存不够了，但是我是在D盘运行的，D盘相对于文件来说还有很大空间，所以不是这个问题。 2.又有网友说是因为python是64位的，anaconda是32位的，所以不兼容，但是我安装的确实是64位的anaconda。
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.45 GiB for an array with shape (13935, 1393
weixin_46713695的博客
04-13 6708
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.45 GiB for an array with shape (13935, 1393
win10 pycharm 出现MemoryError 和 Unable to allocate array with shape
蕾姆的博客
11-29 3万+
1、numpy 在定义数组的时候，采用更低的精度。 array_ = np.zeros((10000,10000),dtype='float32') # 默认float64 一般计算上通过numpy得到的16位浮点数，是FP16。 float64占用的内存是float32的两倍，是float16的4倍；比如对于CIFAR10数据集，如果采用float64来表示，需要60000*32*32*...
分配矩阵空间不够
qq_40891747的博客
06-26 9496
遇到的问题： 使用np.zeros((50000,50000))，创建一个50000*50000的矩阵的，报错，错误提示如下： Unable to allocate 18.6 GiB for an array with shape (50000, 50000) and data type float64 解决方法一： 理论上的是int64，占用内存 （50000500008)/(1024*1024)=19073.4863（差不多19G） np.zeros((50000,50000),dtype=np.i
报错：Unable to allocate array with shape and data type
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内存问题： Windows 10： Press the Windows key Type SystemPropertiesAdvanced Click Run as administrator Click Settings Select the Advanced tab Select Change… Uncheck Automatically managing paging file size f...
Unable to allocate 309. GiB for an array with shape (203769, 203769)
qq_36321330的博客
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问题描述 在Ubuntu20.04运行GCN时，使用pandas加载数据，出现如上错误 解决方法 首先使用如下命令查看是否是0 cat /proc/sys/vm/overcommit_memory 如果是0的话，使用如下命令，将其改为1（如果是1的话，我也不知道咋办） sudo -i echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory 再次运行，错误消失 ...
Unable to allocate 1.86 GiB for an array with shape (25000, 10000) and data type float64
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02-17 5845
Unable to allocate 1.86 GiB for an array with shape (25000, 10000) and data type float64 Ubuntu16.04系统TensorFlow 应该是创建的矩阵占用内存过载，导致系统阻断创建，若是用户可以以管理员身份登录终端，且可以接受创建矩阵所造成的内存过载的影响，可以在管理员身份的终端下输入如下命令： echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory ...
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 2.80 GiB for an array with shape (3001133055,) and data type bool
最新发布
03-20
### Numpy MemoryError 的解决方案 当遇到 `numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError` 错误时，通常是因为尝试分配的内存超出了系统的可用资源。对于大数组操作，尤其是涉及布尔类型的场景，可以考虑以下几种优化策略： #### 1. 使用更高效的存储方式 布尔类型的数据在 NumPy 中默认占用一个字节的空间。如果数据量非常庞大，可以通过调整数据类型来减少内存消耗。例如，使用位打包技术将多个布尔值压缩到单个整数中。 ```python import numpy as np # 原始布尔数组 bool_array = np.random.choice([True, False], size=(39, 13410)) # 转换为 uint8 类型以节省空间 packed_bool_array = np.packbits(bool_array, axis=-1) print(f"Original Size: {bool_array.nbytes / 1e6} MB") # 显示原始大小 print(f"Packed Size: {packed_bool_array.nbytes / 1e6} MB") # 显示压缩后的大小 ``` 通过这种方式，可以在一定程度上缓解内存不足的问题[^1]。 #### 2. 利用分块处理 对于无法一次性加载的大规模数组，可采用分块的方式逐步处理数据。这种方法能够显著降低内存需求。 ```python def process_in_chunks(array_shape, chunk_size=1000): result = [] total_rows, _ = array_shape for i in range(0, total_rows, chunk_size): start_idx = i end_idx = min(i + chunk_size, total_rows) # 创建当前块并执行所需的操作 current_chunk = np.zeros((end_idx - start_idx, array_shape[1]), dtype=bool) processed_chunk = some_processing_function(current_chunk) # 替换为实际逻辑 result.append(processed_chunk) return np.vstack(result) processed_data = process_in_chunks((39, 13410)) ``` 此方法允许程序仅保留一小部分数据在内存中，从而避免整体分配失败的情况。 #### 3. 配置更高的虚拟内存或增加物理 RAM 如果硬件条件允许，升级计算机配置也是一种有效手段。此外，在操作系统层面设置更大的交换文件（swap file），也可以间接提升应用程序所能使用的总内存容量。 #### 4. GPU 加速计算 虽然引用提到 CUDA 出现非法访问错误[^3]，但如果能正确配置环境，则利用 GPU 进行数值运算可能成为另一种可行的选择。相比 CPU，现代显卡往往具备更多专用核心以及独立显存，非常适合大规模矩阵运算任务。 需要注意的是，迁移至 GPU 并不总是简单直接的过程；它涉及到额外的学习成本和技术挑战，比如如何管理设备间通信开销等。 --- ### 总结 针对 NumPy 报告的 “Unable to allocate” 内存溢出异常，推荐先评估现有算法是否存在冗余或者低效之处，并优先尝试上述软件级改进措施。只有当这些都不足以解决问题时才应考虑更换硬件设施。
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