我的机器有16G RAM，训练程序使用高达2.6G的内存。
但是当我想将分类器（使用sklearn.svm.SVC从大型数据集中训练）保存为pickle文件时，它会占用我的机器无法提供的太多内存。渴望了解保存分类器的任何替代方法。
我试过了：
pickle和cPickle w或wb fast = True 它们都不起作用，总是引发MemoryError。有时文件已保存，但加载文件会导致ValueError: insecure string pickle。
提前谢谢！
谢谢大家。我没有尝试过joblib，它在设置protocol=2之后可以正常工作。
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我建议使用sci-kit学习的核心分类器。这些是批量学习算法，将模型输出存储为压缩稀疏矩阵，并且非常节省时间。
首先，以下链接确实帮助了我。
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/plot_out_of_core_classification.html