在R中处理大型对象

我正在尝试使用CIFAR图像数据集（使用R）进行一个对象识别项目，但是在处理数据集时有一个问题，当我将数据读入某个数据帧或矩阵时，对象的对象大小大约为98MB，这导致我的程序运行非常慢，我的代码是矢量化的，但仍然面临性能问题。请有人建议我如何解决这个问题

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谢谢。

看起来这些数据的二进制形式很适合平面文件格式，就像bigmemory、ff或rhdf5软件包处理的那样。

98MB没有那么大。您还使用了哪些其他软件包/函数？我没有使用任何软件包，如果您提供更多详细信息，仅使用常规数据框和matrixIt会有所帮助。如果您只是在中读取数据，请查看data.table包中的

fread（）

。如果你在做神经网络之类的事情，情况就不同了。所以提供的数据是在mat文件中，但是我不想用Matlab来建立我的模型，所以我用R.Matlab包从mat文件中读取数据。我将使用神经网络建模，请你能建议我应该怎么做。