python - 尝试 SVD 时，Google-colaboratory 内核死机

Question

我正在尝试在 google-colaboratory python 2 环境中对 MNIST 数据集执行 SVD。下面是我的代码，

from sklearn.datasets import fetch_mldata
import numpy as np

mnist = fetch_mldata('MNIST original')

U, S, V = np.linalg.svd(mnist.data)

运行上述代码后，内核将在以下消息后重新启动：

运行时死了。自动重启。

我做错什么了吗？任何帮助表示赞赏。

Answer 1

这里的问题是您的虚拟机内存不足。

根据您要执行的操作，numpy为您提供两种减少返回数据量的方法——来自docs：

• 您可以通过compute_uv=False以完全跳过计算酉矩阵U和V, 或
• 您可以通过full_matrices=False以避免计算完整U和V矩阵。

特别是， withfull_matrices=True是U一个70000x70000矩阵，这就是导致内存不足问题的原因。