Memory error jupiter notebook

Memory error jupiter notebook

Впервые я столкнулся с Memory Error, когда работал с огромным массивом ключевых слов. Там было около 40 млн. строк, воодушевленный своим гениальным скриптом я нажал Shift + F10 и спустя 20 секунд получил Memory Error.

Что такое MemoryError в Python?

Memory Error — исключение вызываемое в случае переполнения выделенной ОС памяти, при условии, что ситуация может быть исправлена путем удаления объектов. Оставим ссылку на доку, кому интересно подробнее разобраться с этим исключением и с формулировкой. Ссылка на документацию по Memory Error.

Если вам интересно как вызывать это исключение, то попробуйте исполнить приведенный ниже код.

Почему возникает MemoryError?

В целом существует всего лишь несколько основных причин, среди которых:

• 32-битная версия Python, так как для 32-битных приложений Windows выделяет лишь 4 гб, то серьезные операции приводят к MemoryError
• Неоптимизированный код
• Чрезмерно большие датасеты и иные инпут файлы
• Ошибки в установке пакетов

Как исправить MemoryError?

Ошибка связана с 32-битной версией

Тут все просто, следуйте данному гайдлайну и уже через 10 минут вы запустите свой код.

Как посмотреть версию Python?

Идем в cmd (Кнопка Windows + R -> cmd) и пишем python. В итоге получим что-то похожее на

Нас интересует эта часть [MSC v.1928 64 bit (AMD64)], так как вы ловите MemoryError, то скорее всего у вас будет 32 bit.

Как установить 64-битную версию Python?

Идем на официальный сайт Python и качаем установщик 64-битной версии. Ссылка на сайт с официальными релизами. В скобках нужной нам версии видим 64-bit. Удалять или не удалять 32-битную версию — это ваш выбор, я обычно удаляю, чтобы не путаться в IDE. Все что останется сделать, просто поменять интерпретатор.

Идем в PyCharm в File -> Settings -> Project -> Python Interpreter -> Шестеренка -> Add -> New environment -> Base Interpreter и выбираем python.exe из только что установленной директории. У меня это

Все, запускаем скрипт и видим, что все выполняется как следует.

Оптимизация кода

Пару раз я встречался с ситуацией когда мои костыли приводили к MemoryError. К этому приводили избыточные условия, циклы и буферные переменные, которые не удаляются после потери необходимости в них. Если вы понимаете, что проблема может быть в этом, вероятно стоит закостылить пару del, мануально удаляя ссылки на объекты. Но помните о том, что проблема в архитектуре вашего проекта, и по настоящему решить эту проблему можно лишь правильно проработав структуру проекта.

Явно освобождаем память с помощью сборщика мусора

В целом в 90% случаев проблема решается переустановкой питона, однако, я просто обязан рассказать вам про библиотеку gc. В целом почитать про Garbage Collector стоит отдельно на авторитетных ресурсах в статьях профессиональных программистов. Вы просто обязаны знать, что происходит под капотом управления памятью. GC — это не только про Python, управление памятью в Java и других языках базируется на технологии сборки мусора. Ну а вот так мы можем мануально освободить память в Python:

Источник

Memory error jupiter notebook

Впервые я столкнулся с Memory Error, когда работал с огромным массивом ключевых слов. Там было около 40 млн. строк, воодушевленный своим гениальным скриптом я нажал Shift + F10 и спустя 20 секунд получил Memory Error.

Что такое MemoryError в Python?

Memory Error — исключение вызываемое в случае переполнения выделенной ОС памяти, при условии, что ситуация может быть исправлена путем удаления объектов. Оставим ссылку на доку, кому интересно подробнее разобраться с этим исключением и с формулировкой. Ссылка на документацию по Memory Error.

Если вам интересно как вызывать это исключение, то попробуйте исполнить приведенный ниже код.

Почему возникает MemoryError?

В целом существует всего лишь несколько основных причин, среди которых:

• 32-битная версия Python, так как для 32-битных приложений Windows выделяет лишь 4 гб, то серьезные операции приводят к MemoryError
• Неоптимизированный код
• Чрезмерно большие датасеты и иные инпут файлы
• Ошибки в установке пакетов

Как исправить MemoryError?

Ошибка связана с 32-битной версией

Тут все просто, следуйте данному гайдлайну и уже через 10 минут вы запустите свой код.

Как посмотреть версию Python?

Идем в cmd (Кнопка Windows + R -> cmd) и пишем python. В итоге получим что-то похожее на

Нас интересует эта часть [MSC v.1928 64 bit (AMD64)], так как вы ловите MemoryError, то скорее всего у вас будет 32 bit.

Как установить 64-битную версию Python?

Идем на официальный сайт Python и качаем установщик 64-битной версии. Ссылка на сайт с официальными релизами. В скобках нужной нам версии видим 64-bit. Удалять или не удалять 32-битную версию — это ваш выбор, я обычно удаляю, чтобы не путаться в IDE. Все что останется сделать, просто поменять интерпретатор.

Идем в PyCharm в File -> Settings -> Project -> Python Interpreter -> Шестеренка -> Add -> New environment -> Base Interpreter и выбираем python.exe из только что установленной директории. У меня это

Все, запускаем скрипт и видим, что все выполняется как следует.

Оптимизация кода

Пару раз я встречался с ситуацией когда мои костыли приводили к MemoryError. К этому приводили избыточные условия, циклы и буферные переменные, которые не удаляются после потери необходимости в них. Если вы понимаете, что проблема может быть в этом, вероятно стоит закостылить пару del, мануально удаляя ссылки на объекты. Но помните о том, что проблема в архитектуре вашего проекта, и по настоящему решить эту проблему можно лишь правильно проработав структуру проекта.

Явно освобождаем память с помощью сборщика мусора

В целом в 90% случаев проблема решается переустановкой питона, однако, я просто обязан рассказать вам про библиотеку gc. В целом почитать про Garbage Collector стоит отдельно на авторитетных ресурсах в статьях профессиональных программистов. Вы просто обязаны знать, что происходит под капотом управления памятью. GC — это не только про Python, управление памятью в Java и других языках базируется на технологии сборки мусора. Ну а вот так мы можем мануально освободить память в Python:

Источник

Memory error jupiter notebook

#jupyter-notebook

#питон #обработка изображений #юпитер-записная книжка #из-за нехватки памяти

Вопрос:

Я пытался создать фрагменты изображений из своего набора данных. Это мой код:

Но он показывает ошибку «недостаточно памяти» и немедленно выключается. Я использую 32 ГБ оперативной памяти и графический процессор 1660Ti. Изображения имеют размер 5000Х5000 пикселей, а размер моего набора данных составляет 12,7 ГБ.

Комментарии:

1. Вы не можете решить эту проблему. Вам просто нужно сжать их

Ответ №1:

Если вы загрузите файл в записную книжку Jupyter и сохраните его содержимое в переменной, базовый процесс Python сохранит выделенную память для этих данных до тех пор, пока переменная существует и записная книжка запущена. Сборщик мусора Python снова освободит память (в большинстве случаев), если обнаружит, что данные больше не нужны. Это имеет место, если она удалена, например, с помощью del, если переменная перезаписана чем-то другим или если она выходит за рамки (локальная переменная в конце функции).

Если вы храните большие файлы в (разных) переменных в течение нескольких недель, данные останутся в памяти и в конечном итоге заполнят ее. В этом случае вам, возможно, придется выключить ноутбук вручную или использовать какой-либо другой метод для удаления (глобальных) переменных.

Совершенно другой причиной такой же проблемы может быть ошибка в Jupyter. Такого рода ошибки называются утечкой памяти и часто возникают в серверных процессах, запущенных в течение длительного времени. Даже если они с меньшей вероятностью произойдут в Python, для Jupyter есть некоторые сообщения об ошибках. В этом случае единственным обходным путем может быть перезапуск процесса Jupyter. В других случаях я бы рекомендовал это сделать.

Источник

Bartosz Mikulski

Building trustworthy data pipelines because AI cannot learn from dirty data

Python memory management in Jupyter Notebook

In this article, I am going to show you how memory management works in Python, and how it affects your code running in Jupyter Notebook.

First, I have to describe the garbage collection mechanism. A garbage collector is a module responsible for automated allocation and deallocation of memory. The memory deallocation mechanism relies on two implementations: reference counting and generational garbage collection.

Reference counting

Every time you create a new value (whatever it is, a number, string, object, etc.) Python needs to allocate memory for that new value. When it happens, the garbage collector not only gives you the memory you need to store the value, but it also creates a counter. The counter is used to count references to the value.

Every time you assign the value to another variable or a property of an object, pass it as a parameter or add the value to a collection, the counter gets increased.

Similarly, when you remove the value from a collection, the program exits a function (so it cannot use the parameter anymore), you set the value to None, override it with a different value or remove the variable (using the “del” statement), the counter gets decreased.

When the counter reaches zero, the garbage collector deallocates the memory occupied by the value, because the value is no longer used. Of course, when the value gets removed, the variables it referenced will get their reference counts decreased, and as a consequence, more memory may be deallocated.

The reference counting implementation is fast and easy, but it is too simple to deal with cyclic references. A cyclic reference happens when an object references itself, or a few objects reference each other in such a way that object A references the object B. Object B references object C, and object C references object A again.

In such situations, the objects the reference counting will never deallocate the memory used by those objects even if no variables are pointing to any of them. Because of that generational garbage collector was added to Python.

Generational garbage collector

Memory deallocation

To avoid problems with cyclic references, the generational garbage collector checks whether the object is reachable from the application code.

If there is a variable pointing at the object, it is reachable. If a reachable object has a reference to another object, the second object also becomes reachable.

The garbage collector can safely remove objects which are not reachable from the application code. As you see, the process of checking whether an object is reachable is not as straightforward as counting references, so it is not as fast as deallocating memory when reference count drops to zero.

Because of that, Python does not run the generational garbage collector every time a reference is removed. Such a garbage collection depends on the concept called object generations and configurable thresholds. Let’s take a look at the details.

Object generations

Every object in Python belongs to one of the three generations of objects.

When a new object is created, it gets assigned to the first generation (generation 0, because we count from 0). When the generational garbage collection runs and does not remove the object, it gets promoted to the next generation. The third (generation 2) generation is final, and the object stays there if it has been reached.

When the generational garbage collector is running

To configure the generational garbage collection, we can specify the maximal number of allocated objects in the first generation and the threshold of garbage collections for the subsequent generations.

For the second and third generation, we specify the number of garbage collections which must occur without processing those generations to force the garbage collection of those generations.

When the number of objects in the first generation exceeds the threshold, the garbage collection runs, removes the unreachable objects, and promotes the surviving objects to the next generation.

It is important to remember that when the threshold of the first generation gets exceeded the garbage collector processes only objects in the first generation (the other two are not processed).

When the second threshold is exceeded, the garbage collector processes both the first and the second generation ob objects.

If the threshold of the final generation gets exceeded, the garbage collector processes all objects (such an event is called full garbage collection), but that does not happen every time.

The final generation has one additional threshold. The full GC occurs only when the total number of objects in the first and second generation exceeds 25% of all objects in memory. The additional threshold is not configurable and was added to Python to avoid running the full garbage collection too often.

Why do we use generations of objects?

We could scan all objects every time, but the execution of the program must be stopped when the garbage collector is running, so Python programs would run significantly slower.

Fortunately, in most of the applications, the majority of objects are “short living” which means that they get created, are used for a while and get removed from memory during the first generation garbage collection. They don’t “live” long enough to get promoted to the next generation.

Variable scopes

To fully describe the reference counting and the concept of “reachability,” I should also write about the variable scopes in Python.

When you start a Python program, the global scope is created. Every variable created in that scope is called a global variable. Every object, function, method, loop, if statement, try/catch block defines a new scope. The new scope has access to all variables defined in the enclosing scope (regardless of nesting level).

When the program reaches the end of the scope, it removes all references created in that scope. If some reference count reaches zero, the memory used by those values gets deallocated.

Why does it matter in Jupyter Notebook

In Jupyter notebook, every cell uses the global scope. Every variable you create in that scope will not get deallocated unless you override the value of the variable or explicitly remove it using the “del” keyword.

Because of that, it is easy to waste a lot of memory if you create variables for intermediate steps in the data processing.

In the following example, I load a data frame from a file. Make a few modifications, but every one of them is stored in a separate variable which continues to exist after I get the final result.

Memory leaks

In programming, the situation in which a variable stops being used, but it stays in memory is called a memory leak. We can avoid memory leaks in Jupyter Notebook by removing the temporary variables when we no longer need them:

That method is not recommended, because we can easily overlook a variable that should be removed or remove a used variable by mistake.

The better method of avoiding memory leaks is doing data processing inside a function. It creates a new scope for the intermediate variables and removes them automatically when the interpreter exits the function:

See also

The first proposal of adding a second threshold to prevent running full GC too often: https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2008-June/080579.html

Did you enjoy reading this article?
Would you like to learn more about software craft in data engineering and MLOps?

Subscribe to the newsletter or add this blog to your RSS reader (does anyone still use them?) to get a notification when I publish a new essay!

Источник

Jupyter Lab зависает на компьютере, когда не хватает оперативной памяти — как это предотвратить?

Я недавно начал использовать Jupyter Lab, и моя проблема в том, что я работаю с довольно большими наборами данных (обычно сам набор данных составляет приблизительно 1/4 от моей компьютерной памяти). После нескольких преобразований, сохраненных в виде новых объектов Python, у меня заканчивается память. Проблема в том, что когда я приближаюсь к доступному пределу ОЗУ и выполняю любую операцию, для которой требуется другое пространство ОЗУ, мой компьютер зависает, и единственный способ исправить это — перезапустить его. Это поведение по умолчанию в Jupyter Lab / Notebook или это некоторые настройки, которые я должен установить? Обычно я ожидаю сбоя программы (как, например, в RStudio), а не всего компьютера.

Абсолютно самым надежным решением этой проблемы было бы использование контейнеров Docker. Вы можете указать, сколько памяти выделить Jupyter, и если у контейнера заканчивается память, это не имеет большого значения (просто не забывайте часто экономить, но это само собой разумеется).

Этот блог поможет вам в этом. Здесь также есть несколько полезных инструкций по настройке Jupyter Lab из одного из свободно доступных, официально поддерживаемых изображений Jupyter:

и затем вы можете изменить docker run команду, как описано в руководстве, как (например, для 3 ГБ):

Синтаксис параметров памяти докера см. В следующем вопросе:

Если вы используете Ubuntu, проверьте OOM killers, вы можете получить информацию от здесь

Вы можете использовать earlyoom . Его можно настроить по earlyoom -s 90 -m 15 своему усмотрению, например , запускать earlyoom и когда размер подкачки меньше, чем% 90, а память меньше, чем% 15, это убьет процесс, который вызывает OOM, и предотвратит зависание всей системы. Вы также можете настроить приоритет процессов.

Я также работаю с очень большими наборами данных (3 ГБ) в Jupyter Lab и испытываю ту же проблему в лабораториях. Неясно, нужно ли вам поддерживать доступ к предварительно преобразованным данным, если нет, я начал использовать del неиспользуемые большие переменные данных, если они мне не нужны. del удаляет переменные из вашей памяти Изменить **: есть несколько возможностей для проблемы, с которой я сталкиваюсь. Я сталкиваюсь с этим чаще, когда использую удаленный экземпляр jupyter, а также в spyder, когда выполняю большие преобразования.

Джейкс, вы также можете найти эту тему о больших рабочих процессах данных полезной. Я искал в Dask, чтобы помочь с памятью.

В spyder и jupyter я заметил, что зависание обычно происходит при работе в другой консоли, когда работает консоль большой памяти. Что касается того, почему он просто зависает, а не падает, я думаю, это как-то связано с ядром. В IPython github открыто несколько проблем с памятью — # 10082 и # 10117 кажутся наиболее актуальными. Один пользователь здесь предлагает отключить завершение вкладки jedi или обновить джедай.

В 10117 году они предлагают проверить выход get_ipython().history_manager.db_log_output . У меня те же проблемы, и мои настройки правильные, но это стоит проверить

Вы также можете использовать ноутбуки в облаке, например, Google Colab здесь . Они предоставили возможность для рекомендованных ОЗУ и поддерживают ноутбук Jupyter по умолчанию.

Я думаю, что вы должны использовать куски. Как это:

Я предлагаю не добавлять список снова (возможно, ОЗУ снова будет перегружено). Вы должны закончить свою работу в этом для цикла.

Я собираюсь обобщить ответы на следующий вопрос . Вы можете ограничить использование памяти вашей программой. В следующем это будет функция ram_intense_foo() . Перед вызовом нужно вызвать функцию limit_memory(10)

Нет причин просматривать весь вывод большого информационного кадра. Просмотр или манипулирование большими фреймами данных будет излишне использовать большие объемы ресурсов вашего компьютера.

Все, что вы делаете, можно сделать в миниатюре. Работать над кодированием и манипулированием данными намного проще, когда фрейм данных мал. Лучший способ работы с большими данными — это создать новый фрейм данных, который занимает только небольшую часть или небольшую выборку большого фрейма данных. Затем вы можете исследовать данные и выполнить кодирование на меньшем фрейме данных. После того, как вы изучите данные и получите свой код работающим, просто используйте этот код в большом фрейме данных.

Самый простой способ — просто взять первые n, число первых строк во фрейме данных, используя функцию head (). Функция head печатает только n, количество строк. Вы можете создать мини-фрейм данных, используя функцию head для большого фрейма данных. Ниже я выбрал первые 50 строк и передал их значение в small_df. Предполагается, что BigData — это файл данных, полученный из библиотеки, которую вы открыли для этого проекта.

Это будет работать большую часть времени, но иногда большой кадр данных поставляется с предварительно отсортированными переменными или с уже сгруппированными переменными. Если большие данные похожи на эти, вам нужно будет выбрать случайную выборку строк из больших данных. Затем используйте следующий код:

Источник