Python 为什么我的GoogleColab实例会因为使用numpy而崩溃？

我需要为我的最后一年项目“非密集型负载监控”培训一个神经网络

在这里，我加载一个7000x3600的数据集，并将其整形为7000x3600x200

在此重塑过程中，我的实例崩溃。我做错了什么

二手图书馆-Numpy、Tensofflow和Pandas

training_set=(training_set*100).applymap(np.int16)+99
training_set_py=training_set.to_numpy()
training_set_formatted = []

for i in range(0,7000):
  temp_set = np.zeros([200,3600])
  for j in range(0, 3600):
    temp_set[training_set_py[i][j]][j] = 1
  training_set_formatted.append(temp_set)

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这是您试图在那里分配的大约40 GB的阵列。即使在这里人们可以告诉您内存有问题，对于未来来说，最好提供您收到的错误消息或您的实例以何种方式崩溃，你这么说是什么意思。你正试图在那里分配大约40 GB的阵列。即使在这里人们可以告诉你有内存问题，对于未来来说，最好提供你得到的错误消息，或者你的实例以什么方式崩溃，这是什么意思。