python - 操作系统错误 : [Errno 12] Cannot allocate memory when using python multiprocessing Pool

Question

我正在尝试使用 Python 的 multiprocessing 将一个函数并行应用于 5 个交叉验证集，并对不同的参数值重复该操作，如下所示:

import pandas as pd
import numpy as np
import multiprocessing as mp
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

#simulated datasets
X = pd.DataFrame(np.random.randint(2, size=(3348,868), dtype='int8'))
y = pd.Series(np.random.randint(2, size=3348, dtype='int64'))

#dummy function to apply
def _work(args):
    del(args)

for C in np.arange(0.0,2.0e-3,1.0e-6):
    splitter = StratifiedKFold(n_splits=5)
    with mp.Pool(processes=5) as pool:
        pool_results = \
            pool.map(
                func=_work,
                iterable=((C,X.iloc[train_index],X.iloc[test_index]) for train_index, test_index in splitter.split(X, y))
            )

但是在执行到一半时出现以下错误:

Traceback (most recent call last):
  File "mre.py", line 19, in <module>
    with mp.Pool(processes=5) as pool:
  File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/context.py", line 118, in Pool
    context=self.get_context())
  File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.py", line 168, in __init__
    self._repopulate_pool()
  File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.py", line 233, in _repopulate_pool
    w.start()
  File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/process.py", line 105, in start
    self._popen = self._Popen(self)
  File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/context.py", line 267, in _Popen
    return Popen(process_obj)
  File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/popen_fork.py", line 20, in __init__
    self._launch(process_obj)
  File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/popen_fork.py", line 67, in _launch
    self.pid = os.fork()
OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory

我在具有 32Gb 内存的 Ubuntu 16.04 上运行它，并在执行期间检查 htop 它永远不会超过 18.5Gb，所以我认为我没有内存不足。< br/> 这绝对是由于我的数据帧与来自 splitter.split(X,y) 的索引的拆分，因为当我直接将我的数据帧传递给 Pool 对象时没有错误抛出。

我看到 this answer 说这可能是由于创建了太多的文件依赖项，但我不知道我该如何解决这个问题，上下文管理器难道不应该帮助避免此类问题吗？

Answer 1

os.fork() 制作进程的副本，因此如果您的使用量约为 18 GB，并且想要调用 fork，您需要另一个 18 GB。 18 的两倍是 36 GB，远远超过 32 GB。虽然这种分析(故意)是幼稚的——有些东西不会被复制到 fork 上——但它可能足以解释这个问题。

解决方案是在需要复制较少内存时更早地创建池，或者更努力地共享最大的对象。或者，当然，向系统添加更多内存(可能只是虚拟内存，即交换空间)。