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Python numpy大矩阵运算内存不足如何解决
脚本专栏 2024/11/1 佚名
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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。

Python numpy大矩阵运算内存不足如何解决

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

# 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。

标签：
Python,numpy,矩阵运算,内存
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