Python MemoryError 何时不是真的内存不足？

Question

我正在尝试对一堆图像(>40k)执行平均缩放。当我将大小为 (3,256,256) 的图像读入 np 数组时，内存使用率为 %40(60 GB 中，使用 htop 检查)。但是，当我运行 arr.std() 时，程序崩溃并给出 MemoryError，即使使用率仍为 %40。

对可能出现的问题有什么想法吗？

Answer 1

您完全确定数组的每个单元仅占用 1 个字节吗？因为默认情况下它可能会为单元分配 8 个字节。

我创建了一个小数组 3 x 3，它占用 72 字节。

将 numpy 导入为 np a = np.array(np.mat('1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9')) print(a.nbytes) # 使用这个.nbytes代替sys.getsizeof

256 x 256 x 3 x 8 字节 = 1572864 B = 1.5 MB

1.5 MB x 40,000 = 60000 MB\约 58.6 GB

你说你至少有 4 万个，所以如果你有更多，并且 std 正在使用一些内存来展平数组 (参见http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.9.2/reference/generated/numpy.std.html，您将登陆这里https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/_methods.py)您将耗尽内存。

解决方案非常简单:强制使用字节类型 int8 或其他类型:http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.9.2/user/basics.types.html

a = np.array(np.mat('1, 2, 3, ; 4, 5, 6; 7, 8, 9'), dtype=np.int8) print(a.nbytes) # 只有 9 个字节

<小时/>

要检查可用内存，请尝试 pythonic 方式(而不是 htop):

导入 psutil m = psutil.virtual_memory() 打印(m.可用)

<小时/>

附注请记住，array.nbytes 显示仅由数组元素消耗的内存量，没有一些用于数组维护的辅助字节。