為什么導入numpy會在Linux上添加1 GB的虛擬內存？

Question

我必須在資源受限的環境中運行python，只有幾GB的虛擬內存。 更糟糕的是，作為應用程序設計的一部分，我必須從我的主進程中派出子進程，所有這些都在fork上接收相同數量的虛擬內存的寫時復制分配。 結果是，在僅分配了1-2個孩子之后，過程組擊中了天花板並關閉了所有東西。 最后，我無法刪除numpy作為依賴; 這是一個嚴格的要求。

關於如何降低初始內存分配的任何建議？

例如

1. 導入時更改分配給numpy的默認金額？
2. 禁用該功能並強制python / numpy動態分配？

細節：

紅帽企業Linux服務器版本6.9（聖地亞哥）
Python 3.6.2
numpy的> = 1.13.3

裸露的翻譯：

import os
os.system('cat "/proc/{}/status"'.format(os.getpid()))

# ... VmRSS: 7300 kB
# ... VmData: 4348 kB
# ... VmSize: 129160 kB

import numpy
os.system('cat "/proc/{}/status"'.format(os.getpid()))

# ... VmRSS: 21020 kB
# ... VmData: 1003220 kB
# ... VmSize: 1247088 kB  

Answer 1

謝謝你，skullgoblet1089，提出關於SO和https://github.com/numpy/numpy/issues/10455的問題 ，並回答。 引用你的2018-01-24帖子：

通過export OMP_NUM_THREADS=4減少線程將降低VM分配。