sklearn логистической регрессии на Cloud9: убит

Question

Im пытается использовать питона sklearn сделать логистическую регрессию для курса Udacity Google на Deep Learning (задание 1)

поэтому его довольно большой тренировочный набор данных (распакованные = около 1 Go)

на моем ноутбуке, следующий побежал штраф

(samples, width, height) = train_dataset.shape 
X = np.reshape(train_dataset,(samples,width*height)) 
(samples, width, height) = test_dataset.shape 
Xtest=np.reshape(test_dataset,(samples,width*height)) 

Y=train_labels 
Ytest=test_labels 

from sklearn import datasets, neighbors, linear_model 

logistic = linear_model.LogisticRegression(C=0.001) 
knn = neighbors.KNeighborsClassifier() 

import time 
t1 = time.time() 
print('KNN score: %f' % knn.fit(X,Y).score(Xtest,Ytest)) 
print('LogisticRegression score: %f' 
% logistic.fit(X,Y).score(Xtest,Ytest)) 
t2 = time.time() 

print("Time: %0.2fs" % (t2 - t1)) 

Однако, работает один и тот же код на Cloud9, я получаю лаконичный вывод «Убитые»

Это какая-то проблема с ОЗУ? как можно сделать некоторые элементы управления, чтобы понять, в чем проблема?

спасибо

Answer 1

У вас заканчивается оперативная память. Чтобы узнать, сколько оперативной памяти вы используете, вы можете посмотреть на resource monitor в правом верхнем углу экрана.

---

Running out of RAM on Cloud9.