Python 编译段塞大小：578.1M太大（最大为500M）

我一直在尝试安装我的python依赖项，它的大小累积到578MB，不允许我推送文件

这是我第一次尝试将python依赖关系推送到我的应用程序中。因此，缓存清除不是预期的答案

---

如果您有任何建议，我们将不胜感激

您可以使用Docker进行部署。Heroku没有对Docker图像施加大小限制。以下是有关如何设置Dockerfile，然后使用Heroku推送和释放容器的文档：

---

您可以使用Docker进行部署。Heroku没有对Docker图像施加大小限制。以下是有关如何设置Dockerfile，然后使用Heroku推送和释放容器的文档：

---

你认为你的鼻涕虫会那么大吗？您是否依赖于您实际上不需要的任何东西？我的最先进的模型需要它的依赖项（Tensorflow 2.x、keras、numpy、pandas、scipy）。这是我的requirements.txt。我的tensorflow 2.1.0本身累积到420MB。我不想把它降级到任何1.x版本，因为在这种情况下将没有任何GPU支持，那么也许你需要找到一个新的主机。是的，这似乎是唯一可能的解决办法了。无论如何，谢谢，干杯！！您不必直接推送到Heroku（

git push Heroku master

），您可以设置docker映像（查看文档了解如何操作；乐意提供帮助）并将其推送到Heroku（

Heroku容器：推送…

，

Heroku容器：发布…

）。这个程序不受大小限制。你认为你的子弹会那么大吗？您是否依赖于您实际上不需要的任何东西？我的最先进的模型需要它的依赖项（Tensorflow 2.x、keras、numpy、pandas、scipy）。这是我的requirements.txt。我的tensorflow 2.1.0本身累积到420MB。我不想把它降级到任何1.x版本，因为在这种情况下将没有任何GPU支持，那么也许你需要找到一个新的主机。是的，这似乎是唯一可能的解决办法了。无论如何，谢谢，干杯！！您不必直接推送到Heroku（

git push Heroku master

），您可以设置docker映像（查看文档了解如何操作；乐意提供帮助）并将其推送到Heroku（

Heroku容器：推送…

，

Heroku容器：发布…

）。本程序不受尺寸限制。