跨多個進程是否共享跨步 numpy 數組？

Question

假設我們使用跨步技巧創建了一個 numpy 數組，其中包含另一個數組的視圖：

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))

我們可以確認這個新數組確實是一個視圖：

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

問題：

如果我將arr作為參數傳遞給multiprocessing.Process()將arr復制到每個進程中嗎？ x會被復制嗎？ 請解釋原因。

Answer 1

如果共享是通過pickle序列化進行的，那么顯然view （如何生成）將生成一個副本：

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數組實際上是由np.save執行的。

傳遞x並在每個進程中創建視圖可能會更好。