RAMエラー・メモリクラッシュした時に試すPythonコード | LI techno  

RAMエラー・メモリクラッシュした時に試すPythonコード

RAMエラー・メモリクラッシュした時に試す有名なPythonコード


def reduce_mem_usage(df):
    """ iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type
        to reduce memory usage.        
    """
    start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2
    print('Memory usage of dataframe is {:.2f} MB'.format(start_mem))

    for col in df.columns:
        col_type = df[col].dtype

        if col_type != object:
            c_min = df[col].min()
            c_max = df[col].max()
            if str(col_type)[:3] == 'int':
                if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max: df[col] = df[col].astype(np.int8) elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max: df[col] = df[col].astype(np.int16) elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max: df[col] = df[col].astype(np.int32) elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max: df[col] = df[col].astype(np.int64) else: if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max: df[col] = df[col].astype(np.float16) elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float32)
                else:
                    df[col] = df[col].astype(np.float64)
        else:
            df[col] = df[col].astype('category')

    end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2
    print('Memory usage after optimization is: {:.2f} MB'.format(end_mem))
    print('Decreased by {:.1f}%'.format(100 * (start_mem - end_mem) / start_mem))

    return df

使い方

df_train= reduce_mem_usage(df_train)

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