在 Google 协作中使用所有可用 RAM 后，您的会话崩溃了

Question

我有 6 个大数据 tsv 文件，我正在 Google Collab 中读入数据帧。但是，文件太大，Google Colab 无法处理。

#Crew data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'16'}) 
downloaded.GetContentFile('title.crew.tsv') 
df_crew = pd.read_csv('title.crew.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

#Ratings data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'15'}) 
downloaded.GetContentFile('title.ratings.tsv') 
df_ratings = pd.read_csv('title.ratings.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')


#Episode data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'14'}) 
downloaded.GetContentFile('title.episode.tsv') 
df_episode = pd.read_csv('title.episode.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

#Name Basics data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'13'}) 
downloaded.GetContentFile('name.basics.tsv') 
df_name = pd.read_csv('name.basics.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

#Principals data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'12'}) 
downloaded.GetContentFile('title.pricipals.tsv') 
df_principals = pd.read_csv('title.pricipals.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

#Title Basics data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'11'}) 
downloaded.GetContentFile('title.basics.tsv') 
df_title = pd.read_csv('title.basics.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

错误：您的会话在用完所有可用 RAM 后崩溃。运行时日志是这样说的：

Google Collab 如何更好地处理 Ram？我所有的 tsv 文件加起来有 2,800 MB。请指教！

Answer 1

Google colab 通常提供 12 GB 的免费内存，但我们可以通过向 google 支付任何费用来增加它。

只需编写三行代码，您就可以将内存从 12GB 增加到 25GB

一个=[] 而（1）： a.append('1')

试试这个可能会有帮助。

Answer 2

最简单的方法是只在使用时使用数据，并将其从内存中删除。这可以通过释放垃圾收集器来强制完成（参见此处的线程 [

如果你想在 Colab 中扩展你的 RAM，曾经有一个 hack，你故意让它运行超出 RAM 然后它会为你提供更高的 RAM 运行time .也可以使用 Colab pro 在运行时 -> 更改运行时类型下选择此选项。每月 10 美元，Colab pro 可能是您的不错选择。

我看到了这个 hack here 但简而言之，只需在 while 循环中向数组添加一些内容，直到 RAM 耗尽。

a = []
while 1:
    a.append("1")

Answer 3

如果有人正在使用任何神经网络模型。在没有 google 专业帐户的情况下 google-colab 中提供的 RAM 约为 12GB。由于某些神经模型的资源不足，这可能会导致会话崩溃。您可以减少一定数量的训练和测试数据集，并 re-check 模型的工作。可能效果不错。

可以打乱数据集并使用比原始数据集少的数据集。

在 Google 协作中使用所有可用 RAM 后，您的会话崩溃了

Your session crashed after using all available RAM in Google Collab

python

dataframe

pandas

google-colaboratory