Pytorch RuntimeError：[CPUAllocator.cpp：56で強制的に実行] posix_memalign（＆data、gAlignment、nbytes）== 0. 12 vs 0
シンプルなコンテンツベースの推奨システムを構築しています。 コサイン類似度をGPUで高速化して計算するために、Pytorchを使用しています。
_csr_matrix_からtfidf vocabulary tensorを作成するときに、次のRuntimeErrorrをプロンプトします。
RuntimeError: [enforce fail at CPUAllocator.cpp:56] posix_memalign(&data, gAlignment, nbytes) == 0. 12 vs 0
私はこのようにしています：
_coo = tfidf_matrix.tocoo()
values = coo.data
indices = np.vstack( (coo.row, coo.col ))
i = torch.LongTensor(indices)
v = torch.FloatTensor(values)
tfidf_matrix_tensor = torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size(coo1.shape)).to_dense()
# Prompts the error
_小さなテスト（tfidfマトリックスサイズ= 10,296）データセットを試してみましたが、機能しました。実際のデータセットからのtfidf行列サイズは（27639、226957）です。
古いバージョンのPyTorchでこのエラーをスローしていたのと同じコードを試しました。もっとRAMが必要だと言っていました。したがって、これはPyTorchのバグではありません。唯一の解決策は、マトリックスのサイズを何らかの方法で減らすことです。