Как решить проблему выделения памяти при работе с огромными наборами данных в python? - PullRequest
0 голосов
/ 18 апреля 2020

Я программирую код BOW для набора данных из 30000 строк. У меня есть X_train, который (21000, 2). Эти 2 строки: заголовок и описание. Итак, у меня есть следующий код:

def text_to_bow(text: str) -> np.array:
    text = text.split()
    res = np.zeros(len(bow_vocabulary)) #bow_vocabulary includes 10000 most popular tokens
    for word in text:
        for i in range(len(bow_vocabulary)):
            if word == bow_vocabulary[i]:
                res[i] += 1
    return res
def items_to_bow(items: np.array) -> np.array:
    desc_index = 1
    res = np.empty((0,k), dtype='uint8')
    for i in range(len(items)):
        description = items[i][desc_index]
        temp = text_to_bow(description)
        res = np.append(res, [temp], axis=0)
    return np.array(res)

Мой код, кажется, работает правильно, так как в моей задаче есть несколько утверждений.

Итак, когда я запускаю:

X_train_bow = items_to_bow(X_train)

Я получаю сообщение об ошибке:

MemoryError: Unable to allocate 12.1 MiB for an array with shape (158,
10000) and data type float64

Я уже установил значение overcommit_memory в 1 в Ubuntu, но это не помогло. Я также не хочу использовать 64-битную python, потому что могут быть проблемы с модулями.

Я также попробовал другую функцию (с обычными массивами):

def items_to_bow(items: np.array) -> np.array:
    desc_index = 1
    res = []
    for i in range(len(items)):
        description = items[i][desc_index]
        temp = text_to_bow(description)
        res.append(temp)
        if len(res)//1000 > 0:
            print(len(res))
    return np.array(res)

Но кажется, работает час или около того, что не удобно.

Есть ли способы решить проблему? Был бы признателен за любую возможную помощь.

1 Ответ

1 голос
/ 18 апреля 2020

Делай куски. В pandas для этого используется параметр chunksize. Читать блок данных. Обработать данные. Добавить свой вывод в файл. Убедитесь, что кусок удален. Повторите.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...