df['image'] = df['path'].map(lambda x: np.asarray(Image.open(x).resize((450,600))))这一行代码造成MemoryError

这个问题可能是由于内存不足导致的。你可以尝试使用一些方法来减少内存使用量，例如：

1. 使用Pillow库的Image.open方法打开图片时，添加参数"with open(x, 'rb') as f: Image.open(f)"，以保证在处理完图片后立即关闭文件，释放内存。

2. 尝试使用更小的图片尺寸，或者使用更少的图片来减少内存使用量。

3. 尝试使用生成器来加载数据，这样可以一次只加载一个样本，从而减少内存使用量。

4. 如果你的硬件条件允许，可以考虑使用更大的内存或者分布式计算来处理更大的数据集。

相关问题

df['image'] = df['path'].map(lambda x: np.asarray(Image.open(x).resize((450,600))))造成MemoryError

这错误通常表示系统内存不足以处理该操作。您可以尝试以下几种解决方法：

1. 减少图片的大小，或者只选择部分图片进行处理。
2. 尝试使用更高配置的计算机或者服务器，以增加可用内存。
3. 将图片读取和处理分批进行，以避免一次性读取过多图片导致内存不足。您可以使用Python的生成器来实现这个目的，例如使用yield来分批读取图片。
4. 使用一些第三方库，例如Pillow-SIMD等，来加速图片处理过程，以减少内存占用。

df['image'] = df['path'].map(lambda x: np.asarray(Image.open(x).resize((450,600))))造成MemoryError:

这个错误通常是由于数据量太大，内存不足所导致的。你可以尝试以下几个解决方法：

1. 减少数据量：可以只选择部分数据进行处理，或者使用更小的图片尺寸。

2. 使用更高效的数据类型：例如使用uint8类型代替float类型，可以减少内存占用。

3. 分批读取数据：可以将数据分成多个批次进行读取和处理，这样可以减少内存占用。

4. 使用生成器：可以使用Python的生成器来逐个读取数据，这样可以避免一次性读取所有数据导致内存溢出的问题。

希望这些方法可以帮助你解决问题。