Numpy 中大型數組的記憶體分配限制
在Ubuntu 18 上嘗試分配大型numpy 數組時遇到錯誤,「無法分配具有形狀和資料類型的數組”,在MacOS 上不會遇到此問題。造成這種差異的原因在於系統的過度使用處理模式。
過量使用處理和記憶體分配
過量使用處理模式決定了系統如何管理記憶體分配請求。在預設模式 (0) 下,核心檢查是否有足夠的實體記憶體來提交分配請求。如果不是,則拒絕分配。在過度使用模式 1 下,無論可用實體記憶體為何,核心始終允許分配。
解決方案
要在Ubuntu 上解決此問題,您需要啟用過度使用模式1. 以root 身分執行以下命令:
$ echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory
這會將過度使用處理模式變更為1,允許分配大型numpy陣列。
稀疏數組和虛擬記憶體
過度使用模式1對於稀疏數組很有用,其中只有一小部分實際使用了分配的記憶體。這是因為系統只將實體記憶體提交給明確寫入的頁面,從而節省實體記憶體。
警告
需要注意的是,在過度使用模式下1 允許大量分配,如果分配的內存超過可用物理內存,可能會導致潛在的系統不穩定。謹慎使用過度使用模式 1,並密切監視系統的記憶體使用。
以上是為什麼我無法在 Ubuntu 上分配大型 NumPy 數組,如何修復它?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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