大きな Numpy 配列を割り当てられないのはなぜですか?それを修正するにはどうすればよいですか?

Numpy で大きな配列を割り当てることができない: エラーとその解決策を理解する

「シェイプのある配列を割り当てることができない」という問題に直面する大きな Numpy 配列を作成しようとしたときに発生する「データ型」エラーは、 system.

メモリ オーバーコミット処理

Linux システムでは、メモリ オーバーコミット処理によって、システムがメモリ割り当てを管理する方法が決まります。デフォルトのオーバーコミット モード 0 は、システムの安定性を確保するために過剰なメモリ要求を制限します。オーバーコミット制限に達すると、メモリの割り当てが失敗する可能性があります。

大規模な配列割り当てのケース

次の例のように、Numpy で大きな配列を割り当てる場合(156816, 36, 53806) の形状では、必要なメモリ サイズが利用可能な物理メモリを大幅に超えています。このケースでは、約 282 GB になります。

オーバーコミット メモリ モード

このエラーの解決策は、/ を設定して「常にオーバーコミット」モードを有効にすることです。 proc/sys/vm/overcommit_memory を 1 に設定します。これにより、デフォルトのヒューリスティックが上書きされ、使用可能な物理メモリに関係なくメモリ割り当てが許可されます。 Memory.

スパース配列とメモリ割り当て

オーバーコミット モードを有効にしても、配列全体に一度に物理メモリが割り当てられるわけではないことに注意することが重要です。代わりに、ページが書き込まれるときにメモリが割り当てられます。これは、配列がスパースで要素がゼロの場合、実際のメモリ使用量は理論上のサイズよりも大幅に小さくなるということを意味します。

注意と考慮事項

オーバーコミット モードを有効にすると割り当ての問題は解決されますが、使用には注意が必要です。使用可能なリソースを超えると、過剰なメモリ割り当てがシステムのパフォーマンスの低下につながる可能性があります。さらに、システムが不安定になる可能性を避けるために、オーバーコミット設定を実際のリソースの可用性と一致させることが重要です。

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