python – 在循环中使用numpy加载时内存溢出

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 在循环中使用numpy加载时内存溢出，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2308字，纯文字阅读大概需要4分钟。

内容图文

循环npz文件加载会导致内存溢出(取决于文件
 列表长度).

以下所有内容似乎都没有帮助

>删除存储文件中数据的变量.
>使用mmap.
>调用gc.collect()(垃圾回收).

以下代码应该重现这种现象：

import numpy as np

# generate a file for the demo
X = np.random.randn(1000,1000)
np.savez('tmp.npz',X=X)


# here come the overflow:
for i in xrange(1000000):
    data = np.load('tmp.npz')
    data.close()  # avoid the "too many files are open" error

在我的实际应用程序中,循环遍历文件列表,溢出超过24GB的RAM！
 请注意,这是在ubuntu 11.10和numpy v上尝试过的
 1.5.1以及1.6.0

我已经在numpy ticket 2048提交了一份报告,但这可能是一个更广泛的兴趣所以我也在这里发布它(此外,我不确定这是一个错误,但可能导致我编程错误).

解决方案(由HYRY提供)：

命令

del data.f

应该在命令之前

data.close()

有关更多信息和查找解决方案的方法,请阅读下面的HYRY的答案

解决方法:

我认为这是一个错误,也许我找到了解决方案：调用“del data.f”.

for i in xrange(10000000):
    data = np.load('tmp.npz')
    del data.f
    data.close()  # avoid the "too many files are open" error

发现这种内存泄漏.您可以使用以下代码：

import numpy as np
import gc
# here come the overflow:
for i in xrange(10000):
    data = np.load('tmp.npz')
    data.close()  # avoid the "too many files are open" error

d = dict()
for o in gc.get_objects():
    name = type(o).__name__
    if name not in d:
        d[name] = 1
    else:
        d[name] += 1

items = d.items()
items.sort(key=lambda x:x[1])
for key, value in items:
    print key, value

在测试程序之后,我在gc.get_objects()中创建了一个dict和count对象.这是输出：

...
wrapper_descriptor 1382
function 2330
tuple 9117
BagObj 10000
NpzFile 10000
list 20288
dict 21001

从结果我们知道BagObj和NpzFile有问题.找到代码：

class NpzFile(object):
    def __init__(self, fid, own_fid=False):
        ...
        self.zip = _zip
        self.f = BagObj(self)
        if own_fid:
            self.fid = fid
        else:
            self.fid = None

    def close(self):
        """
        Close the file.

        """
        if self.zip is not None:
            self.zip.close()
            self.zip = None
        if self.fid is not None:
            self.fid.close()
            self.fid = None

    def __del__(self):
        self.close()

class BagObj(object):
    def __init__(self, obj):
        self._obj = obj
    def __getattribute__(self, key):
        try:
            return object.__getattribute__(self, '_obj')[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError, key

NpzFile有del(),NpzFile.f是BagObj,而BagObj._obj是NpzFile,这是一个引用循环,会导致NpzFile和BagObj无法收集.以下是Python文档中的一些解释：http://docs.python.org/library/gc.html#gc.garbage

因此,要打破参考周期,需要调用“del data.f”

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在循环中使用numpy加载时内存溢出全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在循环中使用numpy加载时内存溢出所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端