在机器学习训练中，因载入的矩阵过于庞大，在本机训练是总会报 MemoryError的错，又因本人需要将10G多的内容同时载入一同训练，无法使用其他博客（推荐下面链接处所给博客）所用到的方法，只能从硬件的层面进行扩展。
https://blog.csdn.net/qq_41780295/article/details/89677453
第一步：查看内存大小
[root@xiaoni-training 代码]#free -m
第二步：创建要作为swap分区的文件:增加20GB大小的交换分区，则命令写法如下，其中的count等于想要的块的数量（bs*count=交换区大小） 大概需要2min的样子
[root@xiaoni-training 代码]# dd if=/dev/zero of=/tmp/big_swap bs=1M count=20480
第三步 查看目录空间大小
[root@xiaoni-training 代码]# du -sh /tmp/big_swap
第四步 格式化为交换分区文件
[root@xiaoni-training 代码]# mkswap /tmp/big_swap
第五步 启用交换区文件
[root@xiaoni-training 代码]# swapon /tmp/big_swap #启用swap文件
第六步 启用交换区文件
[root@xiaoni-training 代码]#free -m
开始训练：不断记录虚拟内存和物理内存使用数量
