python svm内存不足怎么解决？这个方法轻松解决

很多小伙伴不知道如何解决python svm内存不足的问题？那么小编就通过这篇文章来教会大家正确的解决方法，希望大家一定要耐心阅读完这篇文章，大家读完后一定能够有所收获。

在python中使用SVM处理大数据时可能会遇到内存不足的情况，新我们就来看一下如何解决内存不足的问题：

我们可以使用python分块读取大数据来避免内存不足，实现代码如下：

import pandas as pd
 def read_data(file_name):
     '''
     file_name:文件地址
     '''
     inputfile = open(file_name, 'rb')   #可打开含有中文的地址
     data = pd.read_csv(inputfile, iterator=True)
     loop = True
     chunkSize = 1000    #一千行一块
     chunks = []
     while loop:
         try:
             chunk = data.get_chunk(chunkSize)
             chunks.append(chunk)
         except StopIteration:
             loop = False
             print("Iteration is stopped.")
     data = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
     #print(train.head())
     return data

以上就是小编给大家整理的解决python svm内存不足的方法了，大家如果觉得小编的文章不错的话，可以多多关注和支持我们优草派官网，以便大家以后了解更多的相关知识点。