当矩阵乘法对系数工作正常时,为什么lm会耗尽内存？

当矩阵乘法对系数工作正常时，如果lm耗尽内存，可能是由于以下原因：

数据量过大：如果您正在处理大量数据，那么可能需要更多的内存来存储这些数据。您可以尝试减少数据量，或者使用分布式计算来处理数据。
矩阵稀疏性：如果您的矩阵是稀疏的，那么可以使用稀疏矩阵乘法来减少内存使用。
算法优化：您可以尝试使用更高效的算法来计算矩阵乘法，以减少内存使用。
内存管理：您可以尝试优化内存管理，例如使用内存池来管理内存，或者使用压缩存储来减少内存使用。
硬件限制：如果您的计算机硬件资源有限，那么可能需要升级硬件来满足内存需求。

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非线性最小二乘问题例题_非线性自适应控制算法

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并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO

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多元线性回归容易忽视的几个问题（1）多重共线性

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