朱庇特笔记本(仅)内存错误，相同的代码运行在一个传统的.py和工作

Question

我有一个深度学习课的作业，他们提供了一个木星笔记本作为一个基本代码，事情是在运行数据导入和重塑之后，Jupyter笔记本通过一个“内存错误”，经过一些分析，试图在一个普通的.py文件中编译相同的代码，一切都运行良好。

问题是，我需要(最好)使用木星笔记本作为开发的基础，因为这类任务更具有交互性。

<ipython-input-2-846f80a40ce2> in <module>()
  2 # Load the raw CIFAR-10 data
  3 cifar10_dir = 'datasets\\'
----> 4 X, y = load_CIFAR10(cifar10_dir)

C:\path\data_utils.pyc in load_CIFAR10(ROOT)
     18     f = os.path.join(ROOT, 'cifar10_train.p')
     19     print('Path:  ' + f );
---> 20     Xtr, Ytr = load_CIFAR_batch(f)
     21     return Xtr, Ytr
     22 

C:\path\data_utils.pyc in load_CIFAR_batch(filename)
     10         X = np.array(datadict['data'])
     11         Y = np.array(datadict['labels'])
---> 12         X = X.reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0,2,3,1).astype("float")
     13         return X, Y
     14 

MemoryError: 

这个错误发生在第12行，我知道这是一个占用内存的分配，但这并不意味着4GB的RAM就不够了，这是在代码运行时在木星之外没有问题的时候确认的。

我猜想这与朱庇特或Chrome的内存限制有关，但我不确定，也不知道如何解决。

顺便问一下：

• 我有一台带4GB内存的Windows 10笔记本电脑
• 和Chrome版本57.0.2987.133 (64位)

Answer 1

我只比这个问题晚了一年零两个月。关于为什么的技术答案在这里解释得很好：https://superuser.com/questions/372881/is-there-a-technical-reason-why-32-bit-windows-is-limited-to-4gb-of-ram

它还暗示了conda解决方案的工作原理。

但是对于一个懒惰的工程师来说，关闭Chrome选项卡并不是绝对必要的，重新启动你的内核，这样它就重新开始了。

Kernel > Restart (& Run All)

Answer 2

显然，当python安装不是最好的时候，就会发生这种情况。

事实上，在解决这个问题之前，我已经在windows上手动安装了python2.7和我需要的包，在花了将近两天的时间试图找出问题所在之后，我用Conda重新安装了所有的东西，问题就解决了。

我想Conda正在安装更好的内存管理包，这是主要原因。

Answer 3

尝试以管理员权限运行。为我工作过。