Unable to allocate 55.9 GiB for an array with shape (25000, 100000, 3) and data type int64

안녕하세요.

사용자 집단별 추천에서 모델별 RMSE를 계산하는 함수를 돌리면 램이 부족하다며 코랩이 중지됩니다.

주피터를 이용해 다시 돌려보니

y_pred = np.array([model(user, movie) for (user, movie) in id_pairs])

에서

Unable to allocate 55.9 GiB for an array with shape (25000, 100000, 3) and data type int64

라는 오류가 떴습니다.

데이터 사이즈가 이렇게 크지 않을 것 같은데 어떤 부분을 잘못한걸까요?

아래는 제가 작성한 score 함수입니다.

def score(model):
  # test 데이터의 user_id와 movie_id의 페어를 맞춰서 튜플로 반환
  id_pairs = zip(x_test['user_id'], x_test['movie_id'])
  # 모든 user, movie 페어쌍에 대해서 주어진 model의 예측값을 계산하여 array 형태로 반환
  y_pred = np.array([model(user, movie) for (user, movie) in id_pairs])
  y_true = np.array(x_test['rating'])
  return RMSE(y_true, y_pred)