问题：

01 一般方法：

1. 降低输入数据的分辨率或数量，减少需要处理的数据量。
2. 将模型中的工具链中的某些工具分解成多个步骤，并使用中间结果进行操作，以减少内存使用量。
3. 尝试在计算机上增加更多的内存，以便处理更大的数据量。
4. 将模型中的某些工具转换为脚本工具，并使用 Python 脚本来实现操作，这可能比使用模型构建器更高效。
5. 将处理分成多个批次，并逐批次处理数据，以减少内存使用量。（当我在没有办法解决该问题时确实是使用这个方法）

02 实用方法：

2.1 以外存换内存

想象一下，为什么会出现这种情况？原因就是我们将太多的数据放在了内存中。

第一，将所有的中间数据放在硬盘中而不是在内存中，步骤如下：

（其实需要说明的是如果你的中间文件在下一次循环会被覆盖，那么其实不需要取消中间数据）

2.2 删除中间数据

第1种方法以外存换内存即取消中间数据而转放在硬盘中有一个缺陷，而且很致命，那就是我们没有办法将迭代的Raster放在硬盘中，一旦我们迭代的要素过多，则还是会出现内存不足的情况。所以这里最好的办法我觉得还是及时地删除要素、栅格数据集等等文件。

这里使用删除工具(数据管理工具 – 常规 – 删除)，将所有不需要的中间文件全部删除即可，这里包括迭代要素、中途产生文件等等均可以使用删除工具进行删除，以释放内存资源。