Python numpy Python numpy大矩阵运算内存不足怎样解决
Gelthin 人气:0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。
# 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]
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