numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 1.15 MiB for an array with shape (224, 224, 3) and data type float64

这个错误通常表示您的计算机内存不足以分配所需大小的数组。

对于形状为(224, 224, 3)和数据类型为float64的数组，它需要大约1.15 MiB的内存。

有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 释放内存：在运行代码之前，尝试关闭其他不必要的程序或进程，以释放计算机的内存资源。

2. 减少数组大小：如果可能的话，可以尝试减少数组的大小，例如减小图像的尺寸或使用更小的数据类型。

3. 使用更大的内存：如果您的计算机内存不足以处理所需的数组大小，可以考虑使用具有更大内存的计算机或服务器来运行您的代码。

4. 内存管理：使用一些内存管理技术，例如分块加载数据、使用生成器等方法，以减少对内存的需求。

请注意，具体解决方案取决于您的具体情况和可用资源。您可以根据自己的需求选择适合您的解决方案。

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numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 48.4 GiB for an array with shape (6490535145,) and data type float64

这个错误提示意味着你的计算机内存不足以分配给你正在尝试创建的数组。这个数组的形状是(6490535145,)，数据类型是float64，需要48.4 GiB的内存空间。这通常是因为你尝试创建一个过于庞大的数组，而你的计算机内存无法满足其需求。解决这个问题的方法包括增加计算机内存、使用分布式计算或者优化你的代码以减少内存占用。

以下是三个相关问题：

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 7.19 GiB for an array with shape (30, 32183100) and data type object

这个错误提示表明你的计算机内存不足以分配一个形状为 (30, 32183100) 的数组，数据类型为 object，需要大约 7.19 GiB 的内存空间。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 减少数组的大小或者改变数组数据类型，以减少所需内存空间。
2. 尝试使用更大的内存或者更高效的计算机，以获得更多内存空间。
3. 优化你的程序，以减少内存使用。比如，可以尝试使用迭代器、生成器等方式来避免大量数据同时存在内存中，或者使用局部变量代替全局变量等方式来减少内存占用。
4. 尝试使用分布式计算框架，如 Apache Spark 等，以将数据分散到多个计算节点上，从而减少单个节点的内存压力。