相当小的数组的 Numpy 内存错误：无法为 Win 10 上的数组分配 359.MiB
Numpy Memory Error with rather small array: Unable to allocate 359. MiB for an array on Win 10
我目前正在尝试使用 here 中的代码构建一个榆树，但是我遇到的问题并不是榆树特有的：当 运行 行
X_train = scaler.fit_transform(train.values[:, 1:])
使用 sklearn MinMaxScaler 我得到以下错误：
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 359. MiB for an array with shape (60000, 784) and data type float64
它告诉我它不能为那个相对较小的矩阵分配 359.MiB。之前的几行仅用于额外的设置，如 link 中的示例，因此不应使内存使用量达到最大。我有足够的 RAM（16GB，运行 代码时大约有 10GB 未使用）所以我不明白发生了什么。我猜想以某种方式不允许使用更多 RAM，但我不知道为什么或该怎么做。
我 运行 Windows 10 上的代码没有虚拟机。在 PyCharm 中使用控制台和 运行 都会产生此错误。
知道问题出在哪里吗？
64 位 Python
（见问题下方的评论）
答案是我的路径和 PyCharm 运行 配置上都有一个 32 位 python 解释器。将其更改为 64 位版本修复了它，因此 运行ning 内存不足的问题比使用带有 32 位解释器的 float64 更小。
我目前正在尝试使用 here 中的代码构建一个榆树，但是我遇到的问题并不是榆树特有的：当 运行 行
X_train = scaler.fit_transform(train.values[:, 1:])
使用 sklearn MinMaxScaler 我得到以下错误：
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 359. MiB for an array with shape (60000, 784) and data type float64
它告诉我它不能为那个相对较小的矩阵分配 359.MiB。之前的几行仅用于额外的设置，如 link 中的示例，因此不应使内存使用量达到最大。我有足够的 RAM（16GB，运行 代码时大约有 10GB 未使用）所以我不明白发生了什么。我猜想以某种方式不允许使用更多 RAM，但我不知道为什么或该怎么做。
我 运行 Windows 10 上的代码没有虚拟机。在 PyCharm 中使用控制台和 运行 都会产生此错误。
知道问题出在哪里吗？
64 位 Python
（见问题下方的评论）
答案是我的路径和 PyCharm 运行 配置上都有一个 32 位 python 解释器。将其更改为 64 位版本修复了它，因此 运行ning 内存不足的问题比使用带有 32 位解释器的 float64 更小。