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。

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 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。