numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 2.25 GiB for an array with shape (17376, 17376) and data type float64

这个错误是由于numpy库在创建一个太大的数组时，内存不足而造成的。由于你的计算机的内存不足以容纳这个大数组，所以你需要优化代码或者增加计算机的内存。

以下是一些可能有帮助的方法：

1. 重新设计你的算法，尽可能减少需要使用大型数组的情况。

2. 使用稀疏矩阵代替密集矩阵。稀疏矩阵只存储非零元素，因此可以大大减少内存使用量。

3. 尝试使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask。这些框架可以将大型数据集划分为小块，然后在多台计算机上并行处理，从而减小了单个计算机的内存压力。

4. 增加计算机的内存大小，这可以通过添加更多的内存模块或者更换更大内存的模块来实现。

5. 如果你的计算机是32位的操作系统，可以考虑升级到64位的操作系统。这样可以让你的计算机支持更大的内存。

相关问题

numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 1.40 GiB for an array with shape (500, 250, 250, 3) and data type complex128

这个错误是由于内存不足导致的。你尝试创建一个形状为(500, 250, 250, 3)、数据类型为 complex128 的数组，但是无法分配足够的内存空间。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：
1. 减小数组的大小：考虑是否可以减小数组的大小，以降低内存需求。
2. 释放内存：在创建数组之前，尝试释放一些不再使用的内存资源，例如关闭其他程序或释放其他变量所占用的内存。
3. 使用更高效的数据类型：如果你的数据不需要复杂的精度要求，可以尝试使用其他数据类型，如 float64 或 float32，以减少内存占用。
4. 使用分块计算：如果可能的话，可以将计算任务分成较小的块来处理，以减少对内存的需求。
5. 增加系统内存：如果以上方法仍然无法解决问题，你可能需要考虑增加系统的物理内存或虚拟内存。

希望这些方法能够帮助你解决问题！

data = np.array(data) / 255.0 numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 71.5 GiB for an array with shape (2400, 1000, 1000, 4) and data type float64这句话显示错误

这个错误提示意味着你的程序尝试分配 71.5 GiB 的内存来存储这个数组，但是你的系统没有这么多可用的内存。因此，你需要对数组进行降维或者使用其他方法来减少内存占用。

一种可行的方法是在读入图片时，不一次性读入所有图片，而是逐个读入并进行处理。以下是修改后的代码：

import os
import numpy as np
from PIL import Image
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model
from sklearn.cluster import KMeans

# 定义卷积自编码器模型
input_img = Input(shape=(1000, 1000, 3))
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Conv2D(3, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)
autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 加载数据集
data = []
for folder in os.listdir("D:/wjd"):
    for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
        img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)
        img = img.resize((1000, 1000))
        data.append(np.array(img) / 255.0)

# 训练卷积自编码器
autoencoder.fit(np.array(data), np.array(data), epochs=50, batch_size=32)

# 提取特征
encoder = Model(input_img, encoded)
features = encoder.predict(np.array(data))

# 使用KMeans聚类算法将特征分为两类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(features)

# 将分类结果保存到对应的文件夹中
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
    filename = str(i+1) + ".png"
    if label == 0:
        os.rename("D:/wjd/"+str(i+1)+".png", "D:/wjd/FCC/"+filename)
    else:
        os.rename("D:/wjd/"+str(i+1)+".png", "D:/wjd/BCC/"+filename)

这个修改后的代码会逐个读入并处理图片，而不是一次性读入所有图片。这样可以减少内存占用，并且在处理大量图片时也可以加快程序的运行速度。