MemoryError: Unable to allocate 2.10 GiB for an array with shape (7511, 100, 125, 3) and data type float64

这个错误提示表明程序尝试为一个四维数组分配内存空间时失败了，因为所需的内存空间超出了系统可用内存的限制。可以尝试以下几个解决方案：

1. 减少数组的大小：将数组的维度缩小，或者减少数组中每个元素的大小，可以减少所需的内存空间。

2. 释放已经分配的内存：在程序中及时释放不再需要的内存可以减少内存占用量。

3. 使用更大的内存：如果系统内存不足，可以考虑使用更大的内存或者在云服务器上运行程序。

4. 优化算法：优化程序算法可以降低内存占用量，从而避免内存错误。

相关问题

numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 2.10 GiB for an array with shape (3608, 78064) and data type int64

这个错误意味着您的计算机没有足够的内存来创建一个形状为 (3608, 78064) 的 int64 类型的数组。有几种方法可以解决这个问题：

1. 如果您的计算机有足够的内存，您可以尝试增加 swap 空间。这可以通过修改 /etc/sysctl.conf 文件或使用 swapon 命令来完成。

2. 如果您的计算机没有足够的内存，您可以尝试减少数组的大小，或者使用更小的数据类型。例如，使用 int32 或 int16 类型而不是 int64 类型。

3. 您还可以尝试使用内存映射文件来处理大型数组，这样您就可以在不将整个数组加载到内存中的情况下进行访问。这可以通过使用 numpy.memmap 函数实现。

4. 最后，您可以考虑使用分布式计算框架，例如 Apache Spark 或 Dask，这些框架可以将大型数据集分割成较小的块，并在多台计算机上分布式处理这些块。这种方法需要更多的配置和管理，但可以处理非常大的数据集。

MemoryError: Unable to allocate 9.63 GiB for an array with shape (1292820000,) and data type float64

这个错误是因为你的代码尝试在内存中分配一个过大的数组，超出了系统的内存限制。可能的解决方案包括：

1. 优化你的代码，减少内存使用量。
2. 增加系统的物理内存或者虚拟内存。
3. 使用分布式计算或者分批处理数据，避免一次性处理过大的数据量。
4. 选择一种更节省内存的数据结构或算法。

你可以根据具体情况选择合适的解决方案。