为什么R报告使用Windows的内存比自己多得多？

问题描述：

> sessionInfo() 
R version 3.4.0 (2017-04-21) 
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 
Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)

在一个32G系统中，我创建距离矩阵，当得到这个错误：为什么R报告使用Windows的内存比自己多得多？

df <- remove_duplicates_quanteda(dfm, df) 
Error: cannot allocate vector of size 1.3 Gb

寻找我的环境里面，有一点值得关注的理由：

print(object.size(x = lapply(ls(), get)), units = "Mb") 
96.5 Mb

然而，Windows报告以下数字：这种差异的原因是什么？有没有办法找出答案？

难道是要分配矩阵每列/行（矢量）约1.3GB？你计算距离矩阵的数量是多少？ – AaronP

使用'pryr :: object_size（）'报告的类似练习是什么？ – hrbrmstr

'错误：无法分配大小为1.3 Gb的向量'意味着R一直在愉快地分配内存，直到没有更多可用内存为止。它报告下一次分配需要多少内存（在你调用的函数内）。即使你有更多的内存1.3 GB，它可能不足以进行下一次分配。距离矩阵可能很大。根据您的全球环境，您无法判断是否有理由担心。你必须考虑你想要做的操作的内存需求。 – Roland

答

哈德利把它很简单，在先进的R：

This number won’t agree with the amount of memory reported by your operating system for a number of reasons:

It only includes objects created by R, not the R interpreter itself.

Both R and the operating system are lazy: they won’t reclaim memory until it’s actually needed. R might be holding on to memory because the OS hasn’t yet asked for it back.

R counts the memory occupied by objects but there may be gaps due to deleted objects. This problem is known as memory fragmentation.

欲了解更多信息，请参阅节约Memory

感谢您的参考。但这不仅仅是报告和回收分配的内存，因为它实际上具有不能分配1.3G矢量的结果。出于各种原因（包括虚荣心），我无意关闭Visual Studio/reboot。 – user1603472

为什么R报告使用Windows的内存比自己多得多？

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