当尝试进行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。以下是我的代码：

from sklearn.datasets import fetch_mldata
import numpy as np

mnist = fetch_mldata('MNIST original')

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

运行以上代码后会得到以下信息，内核在消息显示后重新启动:

运行时出错，正在自动重启。

是否有什么错误？需要帮助，请及时联系。

- akilat90

Answer 1

问题在于您的虚拟机内存不足。根据您想要做什么，numpy 提供了两种减少返回数据量的方法 -- 详见文档：

- 您可以传递 compute_uv=False 来完全跳过计算酉矩阵 U 和 V，或者 - 您可以传递 full_matrices=False 来避免计算完整的 U 和 V 矩阵。

特别地，当 full_matrices=True 时，U 是一个 70000x70000 的矩阵，这就是导致内存不足的原因。

- Craig Citro

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有没有办法可以请求增加虚拟机的内存分配？ !free -g 显示只有大约6GB可用。我希望能够运行更大的数据集。也许colab不是正确的地方。 - akilat90