Memory
帶有 Jupyter 筆記本的 Python 伺服器記憶體不足
我對使用伺服器很陌生，但我最近遇到了瓶頸，不得不在雲上進行計算。使用伺服器 2 週後，似乎存在一些記憶體問題。
我將伺服器用於 Jupyter 筆記本和大文件的儲存。我將大文件載入到我的 Jupyter 筆記本中，並且在前 2 週內我的文件載入沒有問題。但是今天，我在記憶體問題之後遇到了記憶體問題。它太糟糕了，即使我關閉了所有活動的筆記本並執行了我的前幾本筆記本，由於記憶體問題，這些筆記本甚至都沒有工作。
使用 TOP 命令，它說我有大約 90% 的可用記憶體。但是，它不會讓我執行過去兩週一直在執行的程式碼而沒有問題。
所以我想知道是否應該定期重啟伺服器或解決這個問題。或者，如果它是別的東西。
謝謝！
如果您在 Jupyter 筆記本中載入文件並將其內容儲存在變數中，則只要變數存在且筆記本正在執行，底層 Python 程序就會為該數據分配記憶體。如果Python 的垃圾收集器檢測到不再需要數據，它將再次釋放記憶體（在大多數情況下）。如果它被刪除，例如使用del，如果變數被其他東西覆蓋或者如果它超出範圍（函式末尾的局部變數），就會出現這種情況。
如果您在數週內將大文件儲存在（不同的）變數中，則數據將保留在記憶體中並最終填滿。在這種情況下，您實際上可能必須手動關閉筆記本或使用其他方法來刪除（全域）變數。
同一類問題的完全不同的原因可能是 Jupyter 中的錯誤。這些類型的錯誤稱為記憶體洩漏，通常發生在長時間執行的伺服器程序中。即使它們不太可能在 Python 中發生，也有一些 針對 Jupyter的錯誤 報告。在這種情況下，唯一的解決方法可能是重新啟動 Jupyter 程序。在其他情況下，我建議這樣做。