Prozess beendet mit exit-code 134 (mit Unterbrechung durch signal 6: SIGABRT)

Arbeite ich an node2vec. Wenn ich mit kleinen Datensatz der code funktioniert gut. Aber sobald ich versuche, führen Sie den gleichen code auf großen Datensatz, der code abstürzt.

Fehler: Prozess beendet mit exit-code 134 (mit Unterbrechung durch signal 6: SIGABRT).

Die Linie gibt Fehler 

model = Word2Vec(walks, size=args.dimensions, window=args.window_size, min_count=0, sg=1, workers=args.workers,
                 iter=args.iter)

Ich bin mit pycharm python und 3.5.

Eine Idee, was ist passiert? Ich konnte nicht alle posten, die mein problem lösen könnte.

InformationsquelleAutor Mr Brohi | 2018-01-16
  1. 3

    Sind Sie wahrscheinlich der Speicher ausgeht. Beobachten Sie die Anzeige der Python-Prozess die Größe, während Ihr versucht, und optimieren Sie Ihre walks durchsuchbar, nicht Komponieren, die eine große in-memory-Liste.

    • Gibt es keine Möglichkeit zu lassen python mehr Arbeitsspeicher verwenden?
    • Wenn Sie mehr Arbeitsspeicher zu installieren, werde es auch mehr. Aber speziell für diesen Algorithmus, die Sie nicht verlassen wollen auf irgendeine virtual-memory/swapping – selbst wenn man mit einem anderen OS/Python-option zu zwingen, die Python-executable zu verwenden. Die echten Tasten wählen Sie die Optionen, die in einem kleineren Modell (wie eine höhere min_count); führen Sie auf einem Computer mit mehr RAM und stellen Sie sicher, dass Sie nicht unnötig be - /halten Sie Ihre vollständigen dataset-Objekt im Speicher, indem Sie Fehler (durch die Verwendung eines effizienten streaming-iterator als corpus von Texten).
    • Also muss ich vorsichtig sein, übergeben Sie einen iterator, wie die Parameter der fit-Funktion? Btw, nicht möglich ist, dass einige neue Python-Paket ist das hinzufügen einige zusätzlichen Speicher-overhead? Wie einige
    • Es gibt keine fit() Methode in der obigen Frage & Antwort, und gensim ist Word2Vec Klasse keinen fit() - die API wird ein iterierbar-Objekt (nicht-iterator) zu helfen, cap Speichernutzung. Wenn Ihr code ist anders, vielleicht mit einem scikit-learn fit() Methode, erfordert den vollen Datenbestand im Speicher, Sie möglicherweise andere Probleme haben. Aber man müsste Fragen, über die spezifischen Probleme und zeigen, dass code überhaupt eine chance zu haben, immer eine hilfreiche Antwort.
    InformationsquelleAutor gojomo
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