在使用 Google Colab 中的所有可用 RAM 后，您的会话崩溃了

Question

我有 6 个大数据 tsv 文件，我正在将它们读入 Google Collab 中的数据帧。但是，文件太大，Google Colab 无法处理。

#Crew data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'16'}) 
downloaded.GetContentFile('title.crew.tsv') 
df_crew = pd.read_csv('title.crew.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

#Ratings data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'15'}) 
downloaded.GetContentFile('title.ratings.tsv') 
df_ratings = pd.read_csv('title.ratings.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')


#Episode data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'14'}) 
downloaded.GetContentFile('title.episode.tsv') 
df_episode = pd.read_csv('title.episode.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

#Name Basics data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'13'}) 
downloaded.GetContentFile('name.basics.tsv') 
df_name = pd.read_csv('name.basics.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

#Principals data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'12'}) 
downloaded.GetContentFile('title.pricipals.tsv') 
df_principals = pd.read_csv('title.pricipals.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

#Title Basics data
downloaded = drive.CreateFile({'id':'11'}) 
downloaded.GetContentFile('title.basics.tsv') 
df_title = pd.read_csv('title.basics.tsv',header=None,sep='\t',dtype='unicode')

错误：您的会话在使用所有可用 RAM 后崩溃。运行时日志这样说：

Google Collab 如何更好地处理 Ram？我所有 tsv 文件的总大小为 2,800 MB。请指教！

Answer 1

最简单的方法是仅在使用时使用数据并将其从内存中删除。这可以通过释放垃圾收集器来强制完成（请参阅此处的线程 [https://stackoverflow.com/questions/1316767/how-can-i-explicitly-free-memory-in-python]）1

如果您想在 Colab 中扩展您的 RAM，曾经有一个黑客故意导致它耗尽 RAM，然后它会为您提供更高的 RAM 运行时间。也可以使用 Colab pro 在 Runtime -> Change Runtime Type 下选择此选项。每月 10 美元，Colab pro 对您来说可能是个不错的选择。

我看到了这个 hack here，但简而言之，只需在 while 循环中将一些内容附加到数组，直到 RAM 耗尽。

a = []
while 1:
    a.append("1")

Answer 2

Google colab 通常提供 12 GB 的免费 ram，但我们可以通过向 google 支付任何费用来增加它。

只需编写三行代码，您就可以将 RAM 从 12GB 增加到 25GB

a = [ ] 而（1）： a.append('1')

试试这个可能会有帮助。