如何在 R 中增加内存答案

【问题标题】：How to increase memory in R如何在 R 中增加内存
【发布时间】：2018-06-17 08:26:47
【问题描述】：

我在 Windows 7 64 位上运行 R 64 位。在运行我的脚本时，我收到一条错误消息，无法分配大小为 x 的向量（在我的情况下约为 200MB）。我的 data.frame 有大约 200.000 行，而不是更多。怎么会没有足够的存储空间来分配另一个向量呢？我知道该操作本身可以工作，因为脚本通过一个较小的子集文件运行。

我也知道以前有人问过这个问题，但没有一个答案能解决我的问题。有很多不同的答案——哪一个是正确的？是和系统的RAM有关还是和R的内存有关？

我手动增加了内存大小：

memory.limit()
# set max memory usage is 2G
memory.size(max=10000)

然后 r 表示内存限制为 10.000

memory.limit()
[1] 10000

但仍然有同样的错误。甚至是相同大小的vector无法分配。

我清理了我的电脑并在我的驱动器上设置了更多可用空间。但它也不会改变任何东西。

取决于内存大小以及如何增加它？

【问题讨论】：

您能提供一个example that reproduces the problem 吗？这也可能与您编写代码的方式有关。
相关：Memory management / cannot allocate vector of size n Mb
您进行的其中一项计算需要大量内存。内存需求会随着数据大小呈二次方甚至更差。如果没有在可重现的示例中显示您的代码，则没有太多建议可以提供。您可以随着数据大小的增加分析内存需求，并预测整个数据集的需求。
好的，感谢您的简短解释。有时一些背景信息就足够了。我将尝试拆分代码并摆脱一些垃圾。

标签： r memory memory-management

【解决方案1】：

就像人们一直在评论一样，需要查看您的实际代码才能获得更具体的答案。

但是，您可以考虑以下几点：

i) 在脚本中对辅助/中间对象/结果使用 remove() 或 rm() 函数

ii) 阅读 gc() 函数的帮助，该函数显式触发垃圾收集（通常不需要，但在某些情况下这是合理的）

【讨论】：

手动调用gc 通常无济于事，反而有害（至少是性能）。