google-colaboratory - Google Colab 上的运行时崩溃 Pytorch DataLoader

Question

我在 google colab 上使用了一个简单的可迭代数据集，并且在迭代数据集时遇到了崩溃。这是一个最小的代码：

class Maps(data.IterableDataset):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
    def yield_items(self):
        
        for i in range(150):
          file = np.random.rand(160, 256, 512)
          for j in range(150):
              img = file[j:j+10, :, :256]
              label = file[j:j+10, :, 256:]
              img = torch.tensor(img/np.max(img))
              label = torch.tensor(label / np.max(label))
              yield img.float(), label.float()
            
    def cycle_data(self):
        return cycle(self.seeItems())

    def __iter__(self):
        return self.cycle_place()

train_dataset = Maps()
data_loader = data.DataLoader(train_dataset)

for x,y in data_loader:
  continue

但是，我经常遇到 google colab 崩溃（错误消息说所有 RAM 都已使用）。有什么办法可以解决这个问题吗？