數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)太大爆內(nèi)存該怎么辦，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)-專業(yè)網(wǎng)站定制、快速模板網(wǎng)站建設、高性價比冀州網(wǎng)站開發(fā)、企業(yè)建站全套包干低至880元,成熟完善的模板庫,直接使用。一站式冀州網(wǎng)站制作公司更省心,省錢,快速模板網(wǎng)站建設找我們，業(yè)務覆蓋冀州地區(qū)。費用合理售后完善，十載實體公司更值得信賴。

在研究、應用機器學習算法的經(jīng)歷中，相信大伙兒經(jīng)常遇到數(shù)據(jù)集太大、內(nèi)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(shù)據(jù)文件?

• 運行數(shù)據(jù)集的時候算法崩潰了，怎么辦?

• 怎么處理內(nèi)存不足導致的錯誤?

處理大型 ML 數(shù)據(jù)文件的七種思路

1. 分配更多內(nèi)存

有的機器學習工具/庫有默認內(nèi)存設置，比如 Weka。這便是一個限制因素。

你需要檢查一下：是否能重新設置該工具/庫，分配更多內(nèi)存。

對于 Weka，你可以在打開應用時，把內(nèi)存當作一個參數(shù)進行調(diào)整。

2. 用更小的樣本

你真的需要用到全部數(shù)據(jù)嗎?

可以采集一個數(shù)據(jù)的隨機樣本，比如前 1,000 或 100,000  行。在全部數(shù)據(jù)上訓練最終模型之前(使用漸進式的數(shù)據(jù)加載技巧)，先試著用這個小樣本解決問題。

總的來說，對算法做快速地抽查、看到結(jié)果在前后的變化，在機器學習領域是一個很好的習慣。

你還可以考慮：相對于模型技巧，做一個數(shù)據(jù)大小的敏感性分析。或許，對于你的隨機小樣本，有一個天然的邊際效應遞減分水嶺。越過這個關口，繼續(xù)增加的數(shù)據(jù)規(guī)模帶來的好處微乎其微。

3. 更多內(nèi)存

你必須要用 PC 嗎?

你可以考慮內(nèi)存、性能高一個量級的計算設備。比如，租用 AWS 這樣的云服務。租用云端有數(shù)十 GB  內(nèi)存的機器，***價格每小時不到一美元。我個人覺得這是非常實際的選擇。

4. 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式

你是否把數(shù)據(jù)存為原始的 ASCII 文本，比如 CSV 文件?

或許，使用其它格式能加速數(shù)據(jù)載入并且降低內(nèi)存占用。好的選擇包括像 GRIB、NetCDF、HDF 這樣的二進制格式。

有很多命令行工具能幫你轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式，而且不需要把整個數(shù)據(jù)集載入內(nèi)存里。

換一種格式，可能幫助你以更緊湊的形式存儲數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存空間;比如 2-byte 整數(shù)，或者 4-byte 浮點。

5. 流式處理數(shù)據(jù)，或漸進式的數(shù)據(jù)加載

你的所有數(shù)據(jù)，需要同時出現(xiàn)在內(nèi)存里嗎?

或許，你可以用代碼或庫，隨時把需要的數(shù)據(jù)做流式處理或漸進式加載，導入內(nèi)存里訓練模型。

這可能需要算法使用優(yōu)化技術迭代學習，比如使用隨機梯度下降。那些需要內(nèi)存里有所有數(shù)據(jù)、以進行矩陣運算的算法，比如某些對線性回歸和邏輯回歸的實現(xiàn)，就不適用了。

比如，Keras 深度學習 API 就提供了漸進式加載圖像文件的功能，名為 flow_from_directory

另一個例子式 Pandas 庫，可批量載入大型 CSV 文件。

6. 使用關系數(shù)據(jù)庫(Relational database)

關系數(shù)據(jù)庫為存儲、訪問大型數(shù)據(jù)集提供了標準化的方法。

在內(nèi)部，數(shù)據(jù)存在硬盤中，能漸進式地 in batch 批量加載，并使用標準檢索語言 SQL 檢索。

像 MySQL、Postgres 這樣的開源數(shù)據(jù)庫工具，支持絕大多數(shù)的(全部?)編程語言。許多機器學習工具，都能直接與關系數(shù)據(jù)庫連通。你也可以用  SQLite 這樣更輕量的方法。

我發(fā)現(xiàn)，這種方法對大型表格式數(shù)據(jù)集非常有效率。

雷鋒網(wǎng)提醒，你需要用能迭代學習的算法。

7. 使用大數(shù)據(jù)平臺

有的情況下，你可能必須要使用大數(shù)據(jù)平臺，即為處理超大型數(shù)據(jù)集而開發(fā)的平臺。它們能讓你進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，并在其上開發(fā)機器學習算法。

兩個很好的例子是 Hadoop 與機器學習庫 Mahout，以及 Spark 與 MLLib 庫。

我認為，這是用盡上述辦法仍無法解決的情況下，才需要采用的***手段。單純是這為你的機器學習項目所帶來的額外硬件、軟件復雜情況，就會消耗許多精力。

即便如此，有的任務確實數(shù)據(jù)太過龐大，前面的選項都無法奏效。

看完上述內(nèi)容是否對您有幫助呢？如果還想對相關知識有進一步的了解或閱讀更多相關文章，請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝您對創(chuàng)新互聯(lián)的支持。