我在大小为 400x156300 的数据集上使用 oja 规则。它似乎使我的 RAM 崩溃。我不确定是什么原因造成的。请帮忙。我有 12 GB 的 RAM。尝试使用 memmap 但仍然崩溃！
#convert memmap and reduce precision
[num_sample,num_feat]=train_data.shape
filename = path.join(mkdtemp(), 'train_data.dat')
memmap_train = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='w+', shape=(num_sample,num_feat))
memmap_train[:] = train_data[:]
del train_data,test_data
#apply oja's rule
ojanet = algorithms.Oja(minimized_data_size=1250,step=1e-10,verbose=True,show_epoch=1)
ojanet.train(memmap_train, epsilon=1e-3,epochs=10000)
red_train_data = ojanet.predict(memmap_train)
ojanet.plot_errors(logx=False)
pdb.set_trace()
此外，提出了问题：https ://github.com/itdxer/neupy/issues/27 。不知道包开发是否活跃。
通过使 RAM 崩溃，我的意思是 RAM % 利用率超过 100%，并且我的计算机停止响应。