相关疑难解决方法(0)

人们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[根据Petr Pikal和David Hinds在2004年的r-help列表中的帖子]列出(和/或排序)最大的对象,偶尔列出rm()其中的一些.但到目前为止,最有效的解决方案是在具有充足内存的64位Linux下运行.

人们想分享其他任何好玩的伎俩吗？请发一个帖子.

# 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, …

我在具有64 GB RAM的Windows 64位计算机上运行模拟.内存使用率达到55%,在完成模拟运行后,我删除了工作空间中的所有对象,然后是a .rm(list=ls())double gc()

我认为这会为下一次模拟运行释放足够的内存,但实际内存使用率仅下降1%.咨询了很多不同的论坛我找不到令人满意的解释,只有模糊的评论如:

"根据您的操作系统,释放的内存可能不会返回到操作系统,而是保留在进程空间中."

我想找到以下信息:

• 1)哪个操作系统和哪些条件释放内存不会返回给操作系统,以及
• 2)如果有任何其他补救措施而不是关闭R并再次启动它以进行下一次模拟运行？