使用Numpy在多线程中遇到InsufficientMemoryException

在本文中，我们将介绍使用Numpy在多线程中遇到的一个常见错误——InsufficientMemoryException，并提供一些解决的方案。

阅读更多：Numpy 教程

问题背景

我们在使用Numpy进行数组运算时，经常会使用多线程来加速计算，然而在多线程情况下，有时会出现InsufficientMemoryException的错误，例如：

import numpy as np
from multiprocessing.pool import ThreadPool

def task():
    a = np.random.rand(1000000, 100)
    b = np.random.rand(100, 1000)
    c = np.dot(a, b)

pool = ThreadPool(4)
for _ in range(10):
    pool.apply_async(task)
pool.close()
pool.join()

由于线程并发执行，同时申请大量内存，当系统内存不够用时，就会抛出InsufficientMemoryException异常。

解决方案

方案一：限制线程数

我们可以通过控制线程数来减少内存使用量，例如将线程数设为CPU核心数：

import numpy as np
from multiprocessing.pool import ThreadPool
import os

def task():
    a = np.random.rand(1000000, 100)
    b = np.random.rand(100, 1000)
    c = np.dot(a, b)

cpu_count = os.cpu_count()
pool = ThreadPool(min(cpu_count, 4))
for _ in range(10):
    pool.apply_async(task)
pool.close()
pool.join()

在上面的例子中，我们将线程数设置为CPU核心数和4的较小值，这样可以避免过多申请内存导致的错误。

方案二：使用进程池

另一个解决方案是使用进程池代替线程池，这样每个进程有独立的内存空间，可以避免多线程资源竞争的问题。

我们可以使用multiprocessing库中的Pool类来创建进程池：

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

def task():
    a = np.random.rand(1000000, 100)
    b = np.random.rand(100, 1000)
    c = np.dot(a, b)

pool = Pool(4)
for _ in range(10):
    pool.apply_async(task)
pool.close()
pool.join()

在这个例子中，我们使用了Pool类来创建4个进程，并使用apply_async方法来异步调用task函数。

总结

在使用Numpy进行数组运算时，我们经常需要使用多线程或者多进程来加速计算。然而，在多线程情况下，可能会出现InsufficientMemoryException的错误，这是因为多线程并发执行时，同时申请大量内存导致的。解决方案有二：一是限制线程数，减少内存使用量；二是使用进程池代替线程池，避免资源竞争。