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python numpy 大矩阵运算容易内存爆炸

时间:2020-11-08 17:44:36      阅读:23      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:mat   lan   加法   整数   rect   numpy   原因   sim   乘法   

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。

技术图片

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。

技术图片

# 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]

python numpy 大矩阵运算容易内存爆炸

标签:mat   lan   加法   整数   rect   numpy   原因   sim   乘法   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Gelthin2017/p/13943810.html

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