linux运行sklearn出现cannot allocate memory in static TLS block
时间: 2024-05-10 11:21:07 浏览: 182
这个问题通常是由于进程的地址空间不够而导致的。解决办法是增加地址空间限制。
可以通过以下命令来查看当前地址空间限制:
```
ulimit -a
```
如果看到以下输出:
```
stack size (kbytes, -s) 8192
```
那么可以通过以下命令来增加地址空间限制:
```
ulimit -s unlimited
```
如果还是无法解决问题,可以尝试在程序运行前加上以下环境变量:
```
export LD_PRELOAD=/lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0
```
如果还是无法解决问题,可以尝试适当减小数据集的大小,或者使用更高配置的机器。
相关问题
pycharm运行sklearn出现cannot allocate memory in static TLS block
这个问题可能是因为您的电脑内存不足,导致无法分配足够的内存来运行sklearn。您可以尝试以下方法来解决这个问题:
1. 关闭其他运行的程序,释放内存。
2. 增加电脑内存。
3. 使用更小的数据集来训练模型。
4. 尝试使用其他机器学习库,如TensorFlow或Keras。
5. 尝试使用更高版本的sklearn或Python。
6. 尝试使用64位版本的Python和sklearn。
希望这些方法可以帮助您解决问题。
为什么在python交互式终端可以调用sklearn在pycharm中则会报错cannot allocate memory in static TLS block
这个错误通常是由于PyCharm的内存限制导致的。在交互式终端中,您可能没有设置内存限制,因此可以调用sklearn。但是,在PyCharm中,可能会出现内存限制,导致无法分配足够的内存来加载sklearn。
您可以尝试增加PyCharm的内存限制,以便可以加载sklearn。要增加内存限制,请按照以下步骤操作:
1. 打开PyCharm并转到“File”>“Settings”>“Appearance & Behavior”>“System Settings”>“Memory Settings”。
2. 在“Xmx”字段中,输入更高的内存限制值。例如,如果当前值为“750m”,则可以将其更改为“2g”。
3. 单击“Apply”并重新启动PyCharm。
如果您仍然遇到问题,请尝试通过升级sklearn或升级Python来解决问题。