H2O DataFrame bewirkt, dass die Funktion h2o.remove () hängt. ⇐ Python

[Anonymous]

Ich habe ein Datenwissenschaftsprojekt, bei dem H2O verwendet wird, bei dem ich eine Schleife von Heatmap-Visualisierungen zur Erklärungsfähigkeit und zur Messung der Überanpassung eingerichte. Ich möchte in der Lage sein, die Heatmap über eine wiederverwendbare Funktion aufzurufen, damit ich die Heatmap zurückgeben kann, um alleine anzuzeigen oder eine Reihe von ihnen in PDF zu exportieren. Wenn ich die Figur aus der Funktion zurückgibt, hängt sie. Ich habe die Zeit vor der Rückkehr und die erste Aussage nach der Rückkehr überprüft und es dauert ungefähr 200 Sekunden. Ich habe zwangsläufig herausgefunden, dass mit dem H2O -Datenrahmen eine Art Müllsammlung vorliegt, als die Funktion zurückkehrte. Ich konnte die Linie H2O.Remove (Shocked_hf) zur Funktion hinzufügen, um dies zu bestätigen. Diese Aussage dauerte jetzt 200 Sekunden und die Funktion kehrte gut zurück. Hier ist ein Codeausschnitt, der zeigt, wie der H2oFrame erstellt wurde: < /p>
# create dataframe with simulated data to test model
shocked_df = pd.DataFrame(shocked_rows)
# this h2o frame is only 625 rows by 107 columns
shocked_hf = h2o.H2OFrame(shocked_df)
# this next statement takes around 200 seconds
h2o.remove(shocked_hf)
< /code>
Was ist hier los? Ich möchte diese Funktion mehrmals aufrufen, sodass es wirklich keinen Grund gibt, diese Variable aufzuräumen. Auch wenn Sie es aufräumen, muss es schneller geben. Ich habe einige Gedanken an die Verwendung einer manuellen Müllsammlung gesehen, aber ich denke, das wird nur andere Themen einführen. Ich denke, ich muss möglicherweise die Schleife in die Funktion als Stoppgap -Lösung einbeziehen, aber das fühlt sich einfach nicht richtig an.