我有一个深度学习类(class)的作业，他们提供了一个 Jupyter notebook 作为基本代码，问题是在运行数据导入和 reshape 之后，jupyter notebook 通过“内存错误”，经过一些分析后你尝试了在普通的 .py 文件中编译相同的代码，一切运行良好。
问题是我需要(最好)使用 Jupyter notebook 作为开发的基础，因为它对于这类任务更具交互性。
<ipython-input-2-846f80a40ce2> in <module>()
2 # Load the raw CIFAR-10 data
3 cifar10_dir = 'datasets\\'
----> 4 X, y = load_CIFAR10(cifar10_dir)
C:\path\data_utils.pyc in load_CIFAR10(ROOT)
18 f = os.path.join(ROOT, 'cifar10_train.p')
19 print('Path: ' + f );
---> 20 Xtr, Ytr = load_CIFAR_batch(f)
21 return Xtr, Ytr
22
C:\path\data_utils.pyc in load_CIFAR_batch(filename)
10 X = np.array(datadict['data'])
11 Y = np.array(datadict['labels'])
---> 12 X = X.reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0,2,3,1).astype("float")
13 return X, Y
14
MemoryError:
错误发生在第 12 行，我知道这是一个消耗内存的分配，但这并不意味着 4 GB RAM 就不够了，当代码在 Jupyter 之外运行没有问题时，这一点得到了证实。
我猜它与 Jupyter 或 Chrome 的内存限制有关，但我不确定，也不知道如何解决。
顺便说一句:
最佳答案
这个问题我只晚了一年零两个月。关于原因的技术答案在这里得到了很好的解释:https://superuser.com/questions/372881/is-there-a-technical-reason-why-32-bit-windows-is-limited-to-4gb-of-ram
这也暗示了为什么 conda 解决方案有效。
但对于一个懒惰的工程师来说，无需更改的解决方法是，关闭 Chrome 选项卡并不是绝对必要的，然后重新启动内核，以便它重新开始。
Kernel > Restart (& Run All)
关于python - Jupyter Notebook(仅限)内存错误，相同的代码在传统的 .py 中运行并且可以工作，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43866413/
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