人们使用什么技巧来管理交互式R会话的可用内存?我使用下面的函数[基于Petr Pikal和David Hinds在2004年发布的r-help列表]来列出(和/或排序)最大的对象,并偶尔rm()其中一些对象。但到目前为止最有效的解决办法是……在64位Linux下运行,有充足的内存。

大家还有什么想分享的妙招吗?请每人寄一份。

# improved list of objects
.ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by,
                        decreasing=FALSE, head=FALSE, n=5) {
    napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x)
                                         fn(get(x, pos = pos)))
    names <- ls(pos = pos, pattern = pattern)
    obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1])
    obj.mode <- napply(names, mode)
    obj.type <- ifelse(is.na(obj.class), obj.mode, obj.class)
    obj.size <- napply(names, object.size)
    obj.dim <- t(napply(names, function(x)
                        as.numeric(dim(x))[1:2]))
    vec <- is.na(obj.dim)[, 1] & (obj.type != "function")
    obj.dim[vec, 1] <- napply(names, length)[vec]
    out <- data.frame(obj.type, obj.size, obj.dim)
    names(out) <- c("Type", "Size", "Rows", "Columns")
    if (!missing(order.by))
        out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
    if (head)
        out <- head(out, n)
    out
}
# shorthand
lsos <- function(..., n=10) {
    .ls.objects(..., order.by="Size", decreasing=TRUE, head=TRUE, n=n)
}

当前回答

请注意这些数据。table包的tables()似乎是Dirk的.ls.objects()自定义函数的一个很好的替代品(在前面的回答中有详细说明),尽管只是针对data.frames/tables,而不是矩阵,数组,列表。

其他回答

这是个好把戏。

另一个建议是尽可能使用内存效率高的对象:例如,使用矩阵而不是data.frame。

这并没有真正解决内存管理问题,但是一个不为人所知的重要函数是memory.limit()。可以使用memory.limit(size=2500)命令增加默认值,这里的大小以MB为单位。正如Dirk提到的,为了真正利用这一点,您需要使用64位。

这并没有增加上面的内容,而是以我喜欢的简单和大量注释的风格编写的。它生成一个对象大小排序表,但没有上面例子中给出的一些细节:

#Find the objects       
MemoryObjects = ls()    
#Create an array
MemoryAssessmentTable=array(NA,dim=c(length(MemoryObjects),2))
#Name the columns
colnames(MemoryAssessmentTable)=c("object","bytes")
#Define the first column as the objects
MemoryAssessmentTable[,1]=MemoryObjects
#Define a function to determine size        
MemoryAssessmentFunction=function(x){object.size(get(x))}
#Apply the function to the objects
MemoryAssessmentTable[,2]=t(t(sapply(MemoryAssessmentTable[,1],MemoryAssessmentFunction)))
#Produce a table with the largest objects first
noquote(MemoryAssessmentTable[rev(order(as.numeric(MemoryAssessmentTable[,2]))),])

使用knitr和将脚本放在Rmd块中也可以获得一些好处。

我通常将代码划分为不同的块,并选择将检查点保存到缓存或RDS文件中

在那里,你可以设置一个块被保存到“缓存”,或者你可以决定运行或不运行一个特定的块。这样,在第一次运行时,你只能处理“第一部分”,而在另一次执行时,你只能选择“第二部分”,等等。

例子:

part1
```{r corpus, warning=FALSE, cache=TRUE, message=FALSE, eval=TRUE}
corpusTw <- corpus(twitter)  # build the corpus
```
part2
```{r trigrams, warning=FALSE, cache=TRUE, message=FALSE, eval=FALSE}
dfmTw <- dfm(corpusTw, verbose=TRUE, removeTwitter=TRUE, ngrams=3)
```

作为一个副作用,这也可以让你在可重复性方面省去一些麻烦:)

为了进一步说明频繁重启的常见策略,我们可以使用littler,它允许我们直接从命令行运行简单的表达式。这里有一个例子,我有时会用不同的BLAS为一个简单的交叉刺计时。

 r -e'N<-3*10^3; M<-matrix(rnorm(N*N),ncol=N); print(system.time(crossprod(M)))'

同样的,

 r -lMatrix -e'example(spMatrix)'

加载Matrix包(通过——packages | -l开关)并运行spMatrix函数的示例。由于总是“新鲜”开始,这个方法在包开发过程中也是一个很好的测试。

最后但并非最不重要的是,r在脚本中使用'#!/usr/bin/r shebang-header。Rscript是little不可用的替代方案(例如在Windows上)。

我非常喜欢Dirk开发的改进的对象函数。不过,大多数时候,一个包含对象名称和大小的更基本的输出对我来说就足够了。这是一个具有类似目标的简单函数。内存使用可以按字母顺序或大小排序,可以限制为一定数量的对象,并且可以按升序或降序排序。此外,我经常处理1GB以上的数据,因此该函数相应地改变单位。

showMemoryUse <- function(sort="size", decreasing=FALSE, limit) {

  objectList <- ls(parent.frame())

  oneKB <- 1024
  oneMB <- 1048576
  oneGB <- 1073741824

  memoryUse <- sapply(objectList, function(x) as.numeric(object.size(eval(parse(text=x)))))

  memListing <- sapply(memoryUse, function(size) {
        if (size >= oneGB) return(paste(round(size/oneGB,2), "GB"))
        else if (size >= oneMB) return(paste(round(size/oneMB,2), "MB"))
        else if (size >= oneKB) return(paste(round(size/oneKB,2), "kB"))
        else return(paste(size, "bytes"))
      })

  memListing <- data.frame(objectName=names(memListing),memorySize=memListing,row.names=NULL)

  if (sort=="alphabetical") memListing <- memListing[order(memListing$objectName,decreasing=decreasing),] 
  else memListing <- memListing[order(memoryUse,decreasing=decreasing),] #will run if sort not specified or "size"

  if(!missing(limit)) memListing <- memListing[1:limit,]

  print(memListing, row.names=FALSE)
  return(invisible(memListing))
}

下面是一些输出示例:

> showMemoryUse(decreasing=TRUE, limit=5)
      objectName memorySize
       coherData  713.75 MB
 spec.pgram_mine  149.63 kB
       stoch.reg  145.88 kB
      describeBy    82.5 kB
      lmBandpass   68.41 kB