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

gData包中的llfunction也可以显示每个对象的内存使用情况。

gdata::ll(unit='MB')

其他回答

运行

for (i in 1:10) 
    gc(reset = T)

还可以帮助R释放未使用但仍未释放的内存。

使用环境而不是列表来处理占用大量工作内存的对象集合。

原因是:每当列表结构的一个元素被修改时,整个列表都会被临时复制。如果列表的存储需求大约是可用工作内存的一半,这就会成为一个问题,因为这时必须将数据交换到慢速硬盘上。另一方面,环境不受这种行为的影响,它们可以类似于列表。

这里有一个例子:

get.data <- function(x)
{
  # get some data based on x
  return(paste("data from",x))
}

collect.data <- function(i,x,env)
{
  # get some data
  data <- get.data(x[[i]])
  # store data into environment
  element.name <- paste("V",i,sep="")
  env[[element.name]] <- data
  return(NULL)  
}

better.list <- new.env()
filenames <- c("file1","file2","file3")
lapply(seq_along(filenames),collect.data,x=filenames,env=better.list)

# read/write access
print(better.list[["V1"]])
better.list[["V2"]] <- "testdata"
# number of list elements
length(ls(better.list))

结合结构,如大。矩阵或数据。表允许修改其内容的地方,非常有效的内存使用可以实现。

如果真的想避免泄漏,应该避免在全局环境中创建任何大对象。

我通常做的是有一个函数来完成这项工作并返回NULL -所有数据都在这个函数或它调用的其他函数中读取和操作。

基于@德克和@托尼的回答,我做了一个小小的更新。结果是在漂亮的大小值之前输出[1],所以我取出了捕获。解决问题的输出:

.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.prettysize <- napply(names, function(x) {
    format(utils::object.size(x),  units = "auto") })
obj.size <- napply(names, utils::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.prettysize, obj.dim)
names(out) <- c("Type", "Size", "PrettySize", "Rows", "Columns")
if (!missing(order.by))
    out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
if (head)
    out <- head(out, n)

return(out)
}

# shorthand
lsos <- function(..., n=10) {
    .ls.objects(..., order.by="Size", decreasing=TRUE, head=TRUE, n=n)
}

lsos()

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