一、词向量太大，不想全部加载到内存中，Memory Error

问题：大数据集下训练得到的词向量，往往数量集很大，并且随着向量维度的增加，文件的大小也在增加。   当训练得到的词向量有3GB+，我实在是不想在对其他问题进行建模时，加载这么大的词向量进入内存。。。xX....Xx

当自己的小小笔记本电脑内存不够用时，就Memory Out，Memory Error了。

python编程

解决办法一：使用64位的Python。值得注意的是，当你的词向量集总共是3GB+需要加载到内存，就得保证电脑配置的内存RAM多余4GB。

解决办法二：

使用load_word2vec_format()的limit参数，限制加载到内存的词向量的数量。词向量文件里的词序是按照高频到低频的次序排的，所以前面高频的词可能是你更希望要的。

二、训练数据集太大，不想全部加载到内存中，Memory Error

问题：怎么加载10GB+的数据文件？

7种思路：1）分配更多的内存  2）用更小的样本 3）更多内存 4）转换数据格式 5）流式处理数据，或渐进式的数据加载 6）使用关系数据库 7）使用大数据平台     详细说明，请参考文章：原文

比较大众化的、可靠好用的方法是：流式处理数据，将训练数据集一小部分一小部分的加载到内存中，让模型按照这种增量式的方式进行学习。使用yield，构建一个文件迭代器。

demo版，根据自身情况修改 结果

在深度学习中，batch的量不要设置太小，太小的话，需要多迭代几次才能收敛。

参考文章：

【1】ValueError: array is too big when loading GoogleNews-vectors-negative

【2】Word2vec Tutorial

【3】七条解决思路：大数据之数据太大内存爆炸怎么办？—科多大数据