内存错误可能是由于数据量过大而导致的。以下是一些解决方法：

1. 减小输入数据的规模：如果你的数据集非常大，尝试减小数据集的规模，以减少内存的使用。例如，可以只选择数据集的一部分进行处理。

2. 增加系统的可用内存：如果你的系统内存有限，可以考虑增加系统的内存容量，以提供更多的内存空间来处理大型数据集。

3. 优化代码：确保你的代码没有任何内存泄漏或无限循环等问题。使用合适的数据结构和算法，以减少内存的使用。可以使用内存分析工具来帮助你找出代码中的内存问题。

4. 使用迭代器：如果可能的话，尝试使用迭代器来逐个处理输入数据，而不是一次性加载整个数据集到内存中。

以下是一个示例代码，展示了如何使用迭代器来逐个处理输入数据：

from Bio import Align

# 创建PairwiseAligner对象
aligner = Align.PairwiseAligner()

# 读取输入数据文件的迭代器
def read_sequences(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        for line in f:
            yield line.strip()

# 处理输入数据的迭代器
def process_sequences(sequences):
    for seq in sequences:
        alignments = aligner.align(seq)
        for alignment in alignments:
            print(alignment)

# 逐个处理输入数据
sequences = read_sequences('input.txt')
process_sequences(sequences)

通过使用迭代器，你可以一次处理一个序列，而不是一次性加载整个数据集到内存中。这样可以减少内存的使用，并避免内存错误。