我正在寫一個模塊來訓練一個大型數據集上的ML模型——它包括0.6米的數據點，每個數據點的維度都是0.15米。我在加載數據集本身時遇到了問題。(全是numpy數組)

下面是一個代碼片段(它復制了實際代碼的主要行為)：import numpy

import psutil

FV_length = 150000

X_List = []

Y_List = []

for i in range(0,600000):

feature_vector = numpy.zeros((FV_length),dtype=numpy.int)

# using db data, mark the features to activated

class_label = 0

X_List.append(feature_vector)

Y_List.append(class_label)

if (i%100 == 0):

print(i)

print("Virtual mem %s" %(psutil.virtual_memory().percent))

print("CPU usage %s" %psutil.cpu_percent())

X_Data = np.asarray(X_List)

Y_Data = np.asarray(Y_List)

這些代碼會導致內存分配不斷增加，直到被殺死。有沒有辦法減少不斷增加的內存分配？在

我試過用gc.收集()但它始終返回0。我把variables=None顯式地設置為，不再有用。在

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 会增加内存吗,Python+不断增加的内存分配的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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