jupyter notebook out of memery

这个问题可能是因为你的 Jupyter Notebook 运行的代码占用了太多内存，导致内存不足。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 优化代码，减少内存占用。
2. 增加内存限制，可以通过修改 Jupyter Notebook 的配置文件来实现。
3. 使用其他的 Notebook 工具，如 Google Colab 或者 Azure Notebook，它们提供了更多的计算资源。

相关问题

jupyter notebook out of memory

Jupyter Notebook 内存不足。

这可能是因为您的计算机内存不足，或者您正在处理大量数据。您可以尝试关闭其他应用程序以释放内存，或者尝试使用更高配置的计算机。另外，您也可以尝试减少数据量或者使用其他工具来处理数据。

jupyter notebook崩溃了out of memory

当出现"Jupyter Notebook崩溃了，内存不足"的错误提示时，通常指的是计算机的内存不足以支持正在运行的程序或脚本，导致Jupyter Notebook无法继续正常运行并最终崩溃。

这种情况可能出现在以下几种情况下：

1. 内存资源不足：Jupyter Notebook需要使用的内存超过了计算机可用的内存容量。这可能是因为你同时运行了较多的程序或脚本，或者当前运行的程序需要处理大量数据。

解决方法：关闭其他不必要的程序或脚本，并尝试释放计算机上的内存资源。可以尝试重启计算机来清除内存，并确保只运行必要的程序。

2. 数据处理过大：你的代码或脚本可能在处理大规模的数据时消耗了大量内存，超出了计算机可用的内存容量。

解决方法：考虑优化代码或脚本，尽量减少内存的使用量。可以尝试使用迭代器、生成器等方法分批处理数据，而不是一次性加载全部数据。

3. 内存泄漏：代码中可能存在内存泄漏问题，导致内存不断增加，最终耗尽计算机可用的内存。

解决方法：检查代码中是否存在内存泄漏问题。可以使用内存分析工具来跟踪和检测内存泄漏的源头，并及时释放不再使用的内存。

总结起来，当Jupyter Notebook出现"崩溃，内存不足"的错误提示时，应该采取一些措施来释放内存资源，优化代码或脚本以减少内存使用，并排查代码中是否存在内存泄漏问题。