我有50张大小为1028x1028的图像。我试图通过从50张图像中随机抽取一些补丁来制作字典。
这是我的代码=>
from os import listdir
from time import time
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp
from sklearn.decomposition import MiniBatchDictionaryLearning
from sklearn.feature_extraction.image import extract_patches_2d
from sklearn.feature_extraction.image import reconstruct_from_patches_2d
from sklearn.utils.fixes import sp_version
from sklearn.datasets import load_sample_image
from scipy import ndimage
from skimage import color
from skimage import io
from PIL import Image
from sklearn.decomposition import SparseCoder
from sklearn.decomposition import sparse_encode
from skimage import data,restoration
from scipy.misc import imfilter, imread
from scipy.signal import convolve2d as conv2
import sys
from sklearn.feature_extraction import image
x = []
path = 'resize/'
c=0
for e in listdir(path):
matrix = np.asarray(Image.open(path+e).convert('L'))
x.append(matrix)
images = np.array(x)
input = np.asarray(Image.open('H03.bmp').convert('L'))
height , width = input.shape
patchsize = (7,14)
patches = image.PatchExtractor((7,14),10000,10).transform(images)
print(patches.shape)
data = patches.reshape(patches.shape[0], -1)
n_iter = 1000
dico = MiniBatchDictionaryLearning(n_components=100,alpha=3,n_iter=n_iter)
V = dico.fit_transform(data).components_
但在最后一行中，我收到了MemoryError。这是错误=>
（480000，7，14）
追溯（最近一次通话）：文件“ new.py”，第63行，在
V = dico.fit_transform（data）.components_文件“ /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sklearn/base.py”，第494行，在fit_transform中
返回self.fit（X，** fit_params）.transform（X）文件“ /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sklearn/decomposition/dict_learning.py”，
1238行，适合
return_n_iter = True）文件“ /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sklearn/decomposition/dict_learning.py”，
dict_learning_online中的第677行
random_state = random_state）文件“ /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sklearn/utils/extmath.py”，
第364行，位于randomized_svd中
power_iteration_normalizer，random_state）文件“ /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sklearn/utils/extmath.py”，
第258行，在randomized_range_finder中
Q，_ = linalg.lu（safe_sparse_dot（A，Q），permute_l = True）文件“ /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sklearn/utils/extmath.py”，
第189行，在safe_sparse_dot中
返回fast_dot（a，b）MemoryError
我不知道为什么会收到这个错误？
最佳答案
如评论中所讨论。
当您基本上用尽内存时，会发生MemoryError。你不
有足够的内存。您的系统配置是什么？
OP回答：
我想，您是r8 ....如果我在10张图像周围拍几张图像。然后
感谢您的帮助，它的工作正常。 –
基本上，用户用完了RAM空间。