數據量太大，內存不夠怎么辦？
最近遇到這個問題，上網查+問同學，基本解決方法：keras，Pipeline,TFrecord，批次讀取訓練 先看第一個，keras，可能需要改網絡什么的，不太想改（先挖個坑，以后學一下keras，小白一只，勿怪） 第二個，pipeline，聽起來高大上也很專業，上網搜羅了一堆資料 ...
原文：【轉】數據太大爆內存怎么辦？七條解決思路
原文：數據太大爆內存怎么辦 七條解決思路 機器學習開發手冊 在研究 應用機器學習算法的經歷中，相信大伙兒經常遇到數據集太大 內存不夠用的情況。 這引出一系列問題： 怎么加載十幾 幾十 GB 的數據文件 運行數據集的時候算法崩潰了，怎么辦 怎么處理內存不足導致的錯誤 本文將討論一些常用的解決辦法，供大家參考。 處理大型 ML 數據文件的七種思路 分配更多內存 有的機器學習工具 庫有默認內存設置，比如 ...
2018-05-01 00:01 0 944 推薦指數：
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python 數據庫游標,fetchmany(int),邊取數據邊處理,防止數量量太大撐爆內存
fetchmany 和fetchall() 類似,只是可以讀取指定行數的數據量,當指定數據量小於實際數據量時,可以重復讀取 如果使用fetchall() 來讀取數據,如果數據量太大,放在一個列表中,可能放不下,就可以使用fetchmany()分批讀取的方式. ...
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