跨多个进程是否共享跨步 numpy 数组？

Question

假设我们使用跨步技巧创建了一个 numpy 数组，其中包含另一个数组的视图：

import numpy as np
from numpy.lib import stride_tricks
x = np.arange(20).reshape([4, 5])
arr = stride_tricks.as_strided(x, shape=(3, 2, 5),strides=(20, 20, 4))

我们可以确认这个新数组确实是一个视图：

assert not arr.flags['OWNDATA']
# True

问题：

如果我将arr作为参数传递给multiprocessing.Process()将arr复制到每个进程中吗？ x会被复制吗？ 请解释原因。

Answer 1

如果共享是通过pickle序列化进行的，那么显然view （如何生成）将生成一个副本：

In [298]: x = np.arange(10)
In [299]: y = x.reshape(2,5)
In [300]: import pickle
In [301]: B = pickle.dumps(y)
In [302]: Y = pickle.loads(B)
In [303]: Y
Out[303]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])
In [304]: y.__array_interface__['data']
Out[304]: (43176224, False)
In [305]: x.__array_interface__['data']
Out[305]: (43176224, False)
In [306]: Y.__array_interface__['data']
Out[306]: (59035584, False)

值得一提的是pickle数组实际上是由np.save执行的。

传递x并在每个进程中创建视图可能会更好。