为什么 r gc() 函数报告的内存使用率高于 windows 任务管理器
Why does r gc() function report higher memory usage than windows task manager
我目前正在为 r 中的一种大型（3000 万行，14 列以上）数据集而苦苦挣扎，在我的笔记本电脑上使用 data.table 包，配备 8GB 内存 运行ning 64 位 Win 10。
我一整天都在遇到内存限制，收到 R 无法为向量分配略高于 200MB 的错误。当我查看 Windows 任务管理器时，我可以看到 R 当前正在使用 2-3GB 的 RAM（或约占总数的 65%，包括系统和其他一些进程）。当我 运行 R gc() 命令时，我得到输出，8012Mb 中大约有 7800Mb 当前正在使用。
当我 运行 第二次执行 gc() 命令时，由于之前执行了 gc.[=17，我可以看到已用内存没有变化=]
处理数据时（即执行一些 data.table 命令），该进程几乎使用所有已安装的内存并将一两件事写入磁盘。
gc() 输出与我在任务管理器中看到的不同的原因是什么？或者更准确地说，为什么任务管理器中的数字较低？
假设 windows' 本机任务管理器仅显示物理 RAM 统计信息，很可能（根据我的经验确实如此）R 使用的其余内存（您的 "missing" 5-6 Gb) 由 windows 分配给交换文件（那时真的很慢）。您可以通过 e 自己检查。 G。使用我使用的 process explorer 并显示虚拟内存（包括磁盘上的虚拟内存）。
内存分配是在RAM结束之前完成的，当然是为了防止系统崩溃。根据我的经验，windows 根本不会交换 R 内存，并且在某个时候它的限制刚刚达到并且你得到一些 Error: cannot allocate vector of size 200 Mb - 另见 this question.
我猜你想通过 gc() 释放内存，尽管 运行 的使用是 controversially discussed。
如果您没有其他机器有更多的 RAM，并且不想升级笔记本电脑的 RAM，您可以查看主题 cloud computing。
希望对您有所帮助。
我目前正在为 r 中的一种大型（3000 万行，14 列以上）数据集而苦苦挣扎，在我的笔记本电脑上使用 data.table 包，配备 8GB 内存 运行ning 64 位 Win 10。
我一整天都在遇到内存限制，收到 R 无法为向量分配略高于 200MB 的错误。当我查看 Windows 任务管理器时，我可以看到 R 当前正在使用 2-3GB 的 RAM（或约占总数的 65%，包括系统和其他一些进程）。当我 运行 R gc() 命令时，我得到输出，8012Mb 中大约有 7800Mb 当前正在使用。
当我 运行 第二次执行 gc() 命令时，由于之前执行了 gc.[=17，我可以看到已用内存没有变化=]
处理数据时（即执行一些 data.table 命令），该进程几乎使用所有已安装的内存并将一两件事写入磁盘。
gc() 输出与我在任务管理器中看到的不同的原因是什么？或者更准确地说，为什么任务管理器中的数字较低？
假设 windows' 本机任务管理器仅显示物理 RAM 统计信息，很可能（根据我的经验确实如此）R 使用的其余内存（您的 "missing" 5-6 Gb) 由 windows 分配给交换文件（那时真的很慢）。您可以通过 e 自己检查。 G。使用我使用的 process explorer 并显示虚拟内存（包括磁盘上的虚拟内存）。
内存分配是在RAM结束之前完成的，当然是为了防止系统崩溃。根据我的经验，windows 根本不会交换 R 内存，并且在某个时候它的限制刚刚达到并且你得到一些 Error: cannot allocate vector of size 200 Mb - 另见 this question.
我猜你想通过 gc() 释放内存，尽管 运行 的使用是 controversially discussed。
如果您没有其他机器有更多的 RAM，并且不想升级笔记本电脑的 RAM，您可以查看主题 cloud computing。
希望对您有所帮助。