Question

我正在尝试创建两个矩阵key_mat和c_mat c_mat最初是（1,847） fixd_len = 847

虽然数字不是0，我试图堆积key_mat和c_mat

所以这可能会成为一些（n，847）Col：1 - ＆gt; Ñ

key_mat和c_mat的Cols中的每个元素都是1或0 int类型;

它不是点产品..特别是我需要按位，所以我在做元素操作;

number = int(''.join(map(str,key_mat.tolist()[0])),2)
        #Build matrix of Keys
        #print key_mat
        #print c_mat
        while number >= 0:
            #Divide integer>> by 2 until it covers all rows
            number >>= 1
            key_mat = np.concatenate((key_mat, np.matrix(list((np.binary_repr(number)).zfill(fixd_len)), dtype=int)))
            c_mat = np.concatenate((c_mat, c_mat))

这会增加内存吗？

我想c_mat和key_mat在共享RAM内存中，key_mat和c_mat赋值发生在那里而不是缓存。

我在VPS和我的机器上运行它，这是核心i7,8Gb Win 8;

PS：考虑847位......

938439603600587528746394711938657107663969949193687942084737423845328945327403963493426274822541422606069252398088182827397836333287780407720182613329988145004965865323862822167078543736143176539997470989737828269291292380585577139908076735904949708259328L

可能的位，该数字是最高可能的十进制数;

你开始划分＆gt;＆gt;按2，然后在同一个变量中分配。

注意这个快速的脏代码，没有分配严格的类型，并且重用了var;

动态重新分配大矩阵变量。

什么是占用记忆？

我不确定。

更新：我发现this很有趣。还在读它。

UPDATE2：以上更新提供了很好的见解（esp答案和评论）

如果有人能告诉我如何处理这个问题（847仍然不是很大）。你怎么解决记忆紧张的局面？将不胜感激..

Answer 1

我们假设n最初是255589106（是的，最糟糕的情况，但请耐心等待。）

你的循环每次都会减半n，并且由于log（255589106,2）〜= 27，你最终可能会循环约27次。每次循环，你都会将c_mat的大小加倍（也可能加倍key_mat - 不确定）。如果c_mat仅以847字节开始，经过27次加倍后，它将是（847 * 2 ** 27）字节大小...或超过100Gigs。这甚至不包括k_mat的大小。

我不确定你的程序在做什么，但看起来它只是试图在内存中做太多。

Answer 2

现在它正在运作。

我检查了c_mat.shape和key_mat.shape，两者都应该在每个循环中增加1行但是c_mat增加了2 ** c_mat.shape [0]，因为c_mat正在替换它的最后一个值。

c_mat最初是c_mat = np.copy（C）我想实际连接（c_mat，C）;

现在它不是指数增长，而是列的线性加法1行;

number = int(''.join(map(str,key_mat.tolist()[0])),2)
        #Build matrix of Keys
        #print key_mat
        #print c_mat
        while number >= 0:
            #Divide integer>> by 2 until it covers all rows
            number >>= 1
            key_mat = np.concatenate((key_mat, np.matrix(list((np.binary_repr(number)).zfill(fixd_len)), dtype=int)))
            c_mat = np.concatenate((**Original_C**, c_mat))

问题已解决。

MemoryError，Killed

2 个答案: