6 GB RAM 无法使用 Word2Vec 对文本进行矢量化

Question

我正在尝试使用 word2vec 和 tfidf-score 对包含 160 万条推文的数据集进行一项基本的推文情绪分析，但我的 6 GB Gforce-Nvidia 无法做到这一点。因为这是我第一个与机器学习相关的实践项目，所以我想知道我做错了什么，因为数据集都是文本，它不应该占用这么多 RAM，这会使我的笔记本电脑在 tweet2vec 函数中冻结或在缩放部分出现内存错误。下面是我的代码的一部分，一切都崩溃了。最后一件事是我已经尝试使用多达 1M 的数据并且它有效！所以我很好奇是什么导致了这个问题

# --------------- calculating word weight for using later in word2vec model & bringing words together ---------------
def word_weight(data):
    vectorizer = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, use_idf=True)
    d = dict()
    for index in tqdm(data, total=len(data), desc='Assigning weight to words'):
        # --------- try except caches the empty indexes ----------
        try:
            matrix = vectorizer.fit_transform([w for w in index])
            tfidf = dict(zip(vectorizer.get_feature_names(), vectorizer.idf_))
            d.update(tfidf)
        except ValueError:
            continue
    print("every word has weight now\n"
          "--------------------------------------")
    return d


# ------------------- bringing tokens with weight to recreate tweets ----------------
def tweet2vec(tokens, size, tfidf):
    count = 0
    for index in tqdm(tokens, total=len(tokens), desc='creating sentence vectors'):
        # ---------- size is the dimension of word2vec model (200) ---------------
        vec = np.zeros(size)
        for word in index:
            try:
                vec += model[word] * tfidf[word]
            except KeyError:
                continue
        tokens[count] = vec.tolist()
        count += 1
    print("tweet vectors are ready for scaling for ML algorithm\n"
          "-------------------------------------------------")
    return tokens


dataset = read_dataset('training.csv', ['target', 't_id', 'created_at', 'query', 'user', 'text'])
dataset = delete_unwanted_col(dataset, ['t_id', 'created_at', 'query', 'user'])
dataset_token = [pre_process(t) for t in tqdm(map(lambda t: t, dataset['text']),
                                              desc='cleaning text', total=len(dataset['text']))]

print('pre_process completed, list of tweet tokens is returned\n'
      '--------------------------------------------------------')
X = np.array(tweet2vec(dataset_token, 200, word_weight(dataset_token)))
print('scaling vectors ...')
X_scaled = scale(X)
print('features scaled!')

提供给word_weight 函数的数据是一个(1599999, 200) 形状的列表，其中每个索引由预处理的推文标记组成。感谢您抽出宝贵的时间和提前答复，当然我很高兴听到更好的处理大数据集的方法

Answer 1

如果我理解正确，它适用于 100 万条推文，但无法处理 160 万条推文？所以你知道代码是正确的。

如果 GPU 运行在您认为不应该出现内存不足的情况下出现内存不足，则它可能会保留之前的进程。使用 nvidia-smi 检查哪些进程正在使用 GPU，以及有多少内存。如果（在你运行你的代码之前）你发现 python 进程在那里持有一大块，它可能是一个崩溃的进程，或者 Jupyter window 仍然打开，等等

我发现 watch nvidia-smi（不确定是否有 windows 等价物）很有用，可以了解 GPU 内存如何随着训练的进行而变化。通常一个块在开始时被保留，然后它保持相当稳定。如果您看到它呈线性上升，则代码可能有问题（您 re-loading 是每次迭代的模型，类似的东西吗？）。

Answer 2

当我将代码（tweet2vec 函数）改成这个时，我的问题就解决了（w 是单词权重）

def tweet2vec(tokens, size, tfidf):
    # ------------- size is the dimension of word2vec model (200) ---------------
    vec = np.zeros(size).reshape(1, size)
    count = 0
    for word in tokens:
        try:
            vec += model[word] * tfidf[word]
            count += 1
        except KeyError:
            continue
    if count != 0:
        vec /= count
    return vec

X = np.concatenate([tweet2vec(token, 200, w) for token in tqdm(map(lambda token: token, dataset_token),
                                                               desc='creating tweet vectors',
                                                               total=len(dataset_token))]

)

我不知道为什么！！！

6 GB RAM 无法使用 Word2Vec 对文本进行矢量化

6 GB RAM Fails in Vectorizing text using Word2Vec

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