Python numpy大矩阵运算内存不足如何解决

程序运行,产生如下结果,然后进程终止,导致这一结果的原因很有可能是内存爆炸。

当两个较大的 (e.g., 10000*10000 维)ndarray 做运算(加法,or 乘法)时,很容易出现这样的结果.
解决办法:

  • 大多数情况下,这种大矩阵都是稀疏的。尽可能地利用稀疏计算的方式,例如稀疏矩阵,或者只计算非 0 位置的值。
  • 如果都是整数运算,可以设置 dtype=int,而非 dtype=float, 可以省下不少空间。

linux 系统下,使用 top 命令,可以很容易地看到内存(%MEM) 的使用情况。

Python numpy大矩阵运算内存不足如何解决_第1张图片

# 代码段 1, true_similarity_matrix 是 int, similarity_matrix 是 float
tmp_matrix = similarity_matrix * true_similarity_matrix  # 内存会炸掉,两个 10000*10000 维 float array
num_correct_edge = sum(sum(tmp_matrix))

# 代码段 2
for i in range():
  for j in range():
    set_true_ij.append(i,j)

num_correct_edge = 0
for i, j in set_true_ij:
  num_correct_edge += similarity_matrix[i,j]

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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