我有一个比较大的Jupyter / Notebook(RAM中约有40GB的熊猫DF)。我正在运行随Conda一起安装的Python 3.6内核。
我正在执行约115个单元。如果重新启动内核并运行单元,则整个笔记本将在3分钟内运行。如果我重新运行一个工作量不大的简单单元(即函数定义),则执行该过程将花费非常长的时间(约15分钟)。
我找不到具有Jupyer Notebook安装最佳实践的任何在线文档。我的磁盘使用率很低,可用RAM很高,CPU负载也很低。
我的交换空间似乎确实已用完,但是我不确定是什么原因造成的。
是否有任何对性能不佳的Jupyter笔记本服务器进行故障排除的建议?这似乎仅与重新运行单元有关。
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如果激活了变量检查器nbextension,则当内存中有较大的变量(例如Pandas数据帧)时,它可能会降低笔记本的速度。
请参阅:https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/issues/1275
如果是这种情况,请尝试在Edit -> nbextensions config
中将其禁用。