使用gc（）命令强制垃圾收集在R中运行

我经常草率地编写程序。好吧，我一直都在草率地编写程序，但有时会出现内存不足的错误。我开始练习使用

rm（）

命令删除对象的一些技巧，事情会变得更好。我在网上看到了关于删除大型数据对象后是否应显式调用

gc（）

的混合消息。有人说，在R返回内存错误之前，它将运行

gc（）

，而其他人则说手动强制执行

gc

是个好主意

删除大型对象后是否应该运行

gc（）

，以确保最大的内存可用性？

“可能。”我也会这样做，甚至经常像在

cleanMem <- function(n=10) { for (i in 1:n) gc() }

cleanMem“也许吧。”我没有确切的答案。但是帮助文件表明调用gc（）实际上只有两个原因：

您需要内存使用情况的报告
删除大型对象后，“它可能会提示R将内存返回到操作系统。”
因为它可以通过重复调用来减慢大型模拟的速度，所以我倾向于只在删除大型模拟之后才这样做。换句话说，除非你有充分的理由，否则我认为一直系统地调用它是没有意义的。
否。如果没有足够的内存可用于操作，R将自动运行
gc（）
。
从帮助页面：

调用“gc”会导致垃圾
将要进行的收集。这将
也会自动进行，无需
用户干预，以及主要
调用“gc”的目的是为了
报告内存使用情况

但是，调用“gc”可能很有用
当一个大物体被移走后，
因为这可能会提示R返回内存
到操作系统

这样做可能很有用，但大多数情况下你不应该这样做。我个人的观点是，这是最后的选择——你当然不应该把你的代码和
gc（）
语句混在一起，但是如果你的机器不断地掉下来，而你已经尝试了所有其他方法，那么这可能会有帮助

我指的是其他事情，比如

编写函数而不是原始脚本，因此变量超出范围

如果您从一个问题转到另一个不相关的问题，则清空您的工作区

丢弃您不感兴趣的数据/变量。（我经常收到电子表格，其中有几十个无趣的栏目。）

派对有点晚了，但是：

显式调用
gc
将“立即”释放一些内存。。。因此，如果其他进程需要内存，这可能是一个好主意。例如，在调用
系统
或类似程序之前。或者，当您“完成”脚本时，R将闲置一段时间，直到下一个作业到达——再次，以便其他进程获得更多内存

如果您只是想让脚本运行得更快，那也没关系，因为如果需要，R稍后会调用它。它甚至可能更慢，因为正常的GC循环可能永远不需要调用它

…但如果您想测量时间，例如，在运行测试之前执行GC通常是一个好主意。默认情况下，
system.time
就是这样做的

UPDATE正如@DWin指出的，R（或C#或Java等）并不总是知道何时内存不足，GC需要运行。因此，您有时可能需要使用GC来解决内存系统中的不足。
假定R只使用RAM。这在Mac电脑上是不正确的（我怀疑在Windows上也是不正确的。）如果内存耗尽，它将开始使用虚拟内存。有时，但并非总是，进程会“认识到”它们需要运行gc（）并释放内存。当他们不这样做时，您可以通过使用ActivityMonitor.app看到所有RAM都已被占用，磁盘访问量也随之增加。我发现，当我进行大型Cox回归运行时，我可以通过调用
gc（）避免溢出到虚拟内存中（磁盘访问速度较慢）；根据我的经验，cph（…）
并非总是自动发生的。如果您经常使用大数据，请定期使用gc（）或重新启动您的R会话。请为您的声明提供证据。>V1 sapply（1:20，函数（x）{V2 warnings（）警告消息：1:In vector（length=5.2e+07）：达到1023Mb的总分配：请参阅帮助（memory.size）…32次>V1 sapply（1:20，函数（x）{V2这是一个固定内存的场景。如果您使用rm（）和gc（），您就可以了。您可以增加内存限制以避免此问题，但是在有非常好的RAM的情况下使用R-eating-swap真的很烦人。R“知道”吗其他进程的内存页必须交换，以便为R提供必要的空间？因为根据我的经验，有时在中间步骤之后调用
gc（）
会有帮助，以允许其他进程再次使用RAM，使计算机比调用
gc（）
之前响应更快。为什么运行
gc（）会有帮助
重复？@DirkEddelbuettel-为什么要重复运行
gc（）
？是否有R支持的平台默认情况下不随
Rscript
一起提供？我认为这是任何操作系统上的一种替代方案，而不仅仅是“那个”一个。
Rscript
无处不在，littler和它的
r
不是。这是我喜欢后者的上下文（但前者刚刚修复了一个重要的boo boo）。在我的计算机中，gc（）释放了一些内存，但并不完美。如果我加载了一个大对象，请删除它并使用gc（）而且我没有得到与开始时相同的可用内存。我做的事情越多，无法恢复的内存就越多。最后，在对大对象进行多次操作后，我可能会耗尽内存。我在Windows 10 x64中，使用16GB的RAM。我可以确认R在Windows上不使用页面文件，有时它会非常有用。