机器学习代码填满本地磁盘空间

1. 使用文件清理工具：在运行机器学习代码之前，可以使用一些文件清理工具来删除日志文件、临时文件、不需要的缓存文件和备份文件，这将有助于释放磁盘空间。以下是Python中删除文件的一个示例：

import os os.remove('file_path')

2. 使用云存储服务：考虑将机器学习模型和数据存储在云上，如Amazon S3或Google Cloud Storage等服务，以便免费使用大量磁盘空间。

3. 压缩和存档数据：将数据压缩为zip或gzip等格式，以减少所需磁盘空间。以下是Python中压缩文件的一个示例：

import tarfile tar = tarfile.open("sample.tar.gz", "w:gz") tar.add("sample_folder") tar.close()

4. 在代码中使用垃圾回收器：在Python中，可以使用垃圾回收器来定期清除内存中未使用的对象，从而释放磁盘空间和内存。

import gc gc.collect()

通过采取以上措施，您可以确保机器学习代码可以在本地磁盘上顺利运行，同时确保不会耗尽磁盘空间。