h2o软件包：群集总内存为零

Question

data1.dl.r2 = vector()
for (i in 1:100) {
if (i==1) {
  data1.hex = as.h2o(data1)
} else {
  data1.hex = nextdata 
}
  data1.dl = h2o.deeplearning    (x=2:1000,y=1,training_frame=data1.hex,nfolds=5,activation="Tanh",hidden=30,seed=5,reproducible=TRUE)
  data1.dl.pred = h2o.predict(data1.dl,data1.hex)
  data1.dl.r2[i] = sum((as.matrix(data1.dl.pred)-mean(as.matrix(data1.hex[,1])))^2)/
sum((as.matrix(data1.hex[,1])-mean(as.matrix(data1.hex[,1])))^2) # R-squared

  prevdata = as.matrix(data1.hex)
  nextpred = as.matrix(h2o.predict(data1.dl,as.h2o(data0[i,])))
  colnames(nextpred) = "response"
  nextdata = as.h2o(rbind(prevdata,cbind(nextpred,data0[i,-1])))

  print(i)
}

这是我的代码，其中包含100个观测值和1000个要素的数据集（data1）。运行此命令时，它在第50〜60次迭代时给了我一条错误消息“

Error in .h2o.doSafeREST(h2oRestApiVersion = h2oRestApiVersion, urlSuffix = page,  : 


ERROR MESSAGE:

Total input file size of 87.5 KB is much larger than total cluster memory of Zero  , please use either a larger cluster or smaller data.

当我运行“ h20.init（）”时，它告诉我群集总内存为零。

    H2O cluster total nodes:    1 
    H2O cluster total memory:   0.00 GB 
    H2O cluster total cores:    8 
    H2O cluster allowed cores:  8 
    H2O cluster healthy:        TRUE 

因此，我想知道为什么群集总内存为零，为什么在早期迭代中它没有出错。

Answer 1

您需要重新启动H2O群集。

尝试h2o.cluster().shutdown()然后h2o.init()。

您还可以通过显式设置分配给H2O的内存h2o.init(min_mem_size_GB=8)，具体取决于您的计算机拥有多少内存。