我有一个大小为50GB的大型数据库，其中包含486,000篇论文摘要，涉及780个专业领域。为了科研目的，需要基于这些数据进行训练。但遗憾的是，资源有限，仅有移动处理器和16GB内存（另加16GB交换空间）。
我使用了40,000个项目（基础的10%，约4.5GB）进行分析，并使用了SGDClassifier分类器，内存消耗约为16-17GB。
因此，我请求社区帮助解决这个问题。
目前我的代码大致如下：
text_clf = Pipeline([ ('count', CountVectorizer()), ('tfidf', TfidfTransformer()), ('clf', SGDClassifier(n_jobs=8),) ], )texts_train, texts_test, cat_train, cat_test = train_test_split(texts, categories_ids, test_size=0.2)text_clf.fit(texts_train, cat_train)因此，我请求建议如何优化这个过程，以便我可以处理整个数据库。
回答：
你可以使用warm_start=True并调用.partial_fit()（而不是.fit()）。
请查看这里的文档，了解你所使用的模型中关于该参数和函数的描述。
基本思路是每次只加载一部分数据，通过你的管道处理，并在循环中调用partial_fit。这将降低内存需求，同时也允许你训练所有数据，无论数据量有多大。
编辑
正如评论中提到的，上述循环仅适用于预测模型，因此数据预处理需要单独进行。
这里有一个关于如何迭代训练CountVectorizer的解决方案。
这个问题中包含了一个不需要将所有数据加载到内存中的TFIDF实现方案。
因此，最终的解决方案将是分两阶段预处理数据。第一阶段用于CountVectorizer，第二阶段用于TFIDF加权。
然后，训练模型时，你可以遵循最初提出的相同过程，但不再需要使用Pipeline，因为它已经不再需要了。
