Question

目前我正在处理相当大的数据集，这几乎不适合我的记忆，因此我使用np.memmap。但在某些时候，我必须将我的数据集拆分为训练和测试。当我想使用一些索引数组切片np.memmap时，我发现了这种情况：（您可以在下面找到代码和内存分配）

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
 7    29.340 MB     0.000 MB   def my_func2():
 8    29.340 MB     0.000 MB       ARR_SIZE = (1221508/4,430)
 9    29.379 MB     0.039 MB       big_mmap = np.memmap('big_mem_test.mmap',shape=ARR_SIZE, dtype=np.float64, mode='r')    
10    38.836 MB     9.457 MB       idx = range(ARR_SIZE[0])
11  2042.605 MB  2003.770 MB       sub = big_mmap[idx,:]
12  3046.766 MB  1004.160 MB       sub2 = big_mmap[idx,:]
13  3046.766 MB     0.000 MB       return  type(sub)

但如果我想连续切片，我会使用这段代码：

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
15    29.336 MB     0.000 MB   def my_func3():
16    29.336 MB     0.000 MB       ARR_SIZE = (1221508/4,430)
17    29.375 MB     0.039 MB       big_mmap = np.memmap('big_mem_test.mmap',shape=ARR_SIZE, dtype=np.float64, mode='r')    
18    29.457 MB     0.082 MB       sub = big_mmap[0:1221508/4,:]
19    29.457 MB     0.000 MB       sub2 = big_mmap[0:1221508/4,:]

请注意，在第18,19行的第二个示例中，没有内存分配，整个操作要快得多。

在第11行的第一个示例中，存在位置，因此在切片期间会对整个big_mmap矩阵进行重新处理。但是在第12行更令人惊讶的是还有另一种情况。执行更多此类操作，您可以轻松耗尽内存。

当我拆分数据集时，索引相当随机且不连续，因此我无法使用big_mmap[start:end,:]表示法。

我的问题是：

是否有其他方法可以让我在不将整个数据读入内存的情况下对memmap进行切片？

为什么在使用索引（示例一）切片时将整个矩阵重新加入内存？

为什么数据被重新加入并重新定位（第一个示例第12行）？

Answer 1

您在第一个示例中看到的双重分配不是由于memmap行为;相反，这是由于numpy的ndarray类如何实现__getitem__。当使用列表索引ndarray时（如第一个示例中所示），将从源数组复制数据。使用切片对象对其进行索引时，会在源数组中创建一个视图（不会复制任何数据）。例如：

In [2]: x = np.arange(16).reshape((4,4))

In [3]: x
Out[3]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

In [4]: y = x[[0, 2], :]

In [5]: y[:, :] = 100

In [6]: x
Out[6]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

y是来自x的数据副本，因此更改y对x没有影响。现在通过切片索引数组：

In [7]: z = x[::2, :]

In [8]: z[:, :] = 100

In [9]: x
Out[9]: 
array([[100, 100, 100, 100],
       [  4,   5,   6,   7],
       [100, 100, 100, 100],
       [ 12,  13,  14,  15]])

关于你的第一个问题，我不知道一种方法可以让你创建包含整个数组的任意切片，而无需将整个数组读入内存。您可以考虑两个选项（除了您已经讨论过的HDF5 / PyTables之外）：

如果您正在访问训练和训练的元素;顺序测试集（而不是将它们作为两个整个数组运行），您可以轻松编写一个小包装类，其__getitem__方法使用您的索引数组从memmap中提取相应的样本（即，training [i]返回big_mmap [training_ids [I]]）
将数组拆分为两个单独的文件，其中仅包含训练值或测试值。然后你可以使用两个单独的memmap对象。

如何有效地切片memmap？

1 个答案: