如果Profvis持续崩溃，如何分析R studio服务器上的代码？

我目前正在R studio服务器上运行一些ML型号，内存为64gb

我的ML模型运行速度相对较快，并且在给定稀疏矩阵大小的情况下，我们通常会期望这样

我一直使用的方法是逻辑回归和XGBOOST

然而，我现在想“配置文件”并查看实际模型拟合阶段使用的内存-我使用了Profvis，但它似乎无法在rstudio服务器上处理我的760个变量乘以228000行的矩阵，它无法加载实际的Profvis查看器，并耗尽所有64GB的ram

这有什么办法吗？（除了缩小数据）

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与profvis之外的其他软件包一样，profvis允许您随时分析代码以查看使用了多少内存？

您是否尝试过

help（'Rprof'）

？是的-那里没有任何关于解决方案的内容，R prof没有说内存使用时间只有毫秒，而profvis有10ms以及内存分配和取消分配！很抱歉，

Rprof

确实有

内存。分析

参数，默认为

FALSE

。尝试设置

memory.profiling=TRUE

并查看结果是否符合您的要求。不起作用，只给出总分配-不在点上分配和解除分配

profvis

只是

Rprof

的包装器接口。它使用

Rprof（prof_输出，间隔=0.01，line.profiling=TRUE，gc.profiling=TRUE，memory.profiling=TRUE）

。这样，您可以收集相同的数据，然后进行分析。您是否尝试过

帮助（'Rprof'）

？是的-这里没有任何关于解决方案的内容，R prof没有说内存使用时间仅为20毫秒，而profvis有10毫秒，内存分配和取消分配！很抱歉，

Rprof

确实有

内存。分析

参数，默认为

FALSE

。尝试设置

memory.profiling=TRUE

并查看结果是否符合您的要求。不起作用，只给出总分配-不在点上分配和解除分配

profvis

只是

Rprof

的包装器接口。它使用

Rprof（prof_输出，间隔=0.01，line.profiling=TRUE，gc.profiling=TRUE，memory.profiling=TRUE）

。这样你就可以收集同样的数据，然后进行分析。