矩阵乘法给出错误被杀死：9

Question

我面临的问题是我将一个（非常大的）列向量和一个（非常大的）行向量相乘，我得到了错误Killed: 9。

更准确地说：我的行向量是 16 个行向量 (0,1) 的张量积，而我的列向量是 16 个列向量 (0,1).T 的张量积。我将这个矩阵乘法实现为：

import numpy as np
import functools as ft

one = np.array([[0,1]]).T
listt = [one,one,one,one,one,one,one,one,one,one,one,one,one,one,one,one]
column_vector = ft.reduce(np.kron, listt)
row_vector = column_vector.T
P = column_vector*row_vector
print(P)

这给了我错误 Killed : 9。我想知道是否有办法做到这一点而不会出现此错误？ （打印出结果矩阵似乎毫无意义，但实际上我有一段更长的代码，我在其中进一步使用了结果矩阵，并且在那段代码中我也得到了被杀​​的：9 错误，所以我相信这个问题是一样的）。该代码最多可用于我的张量产品的 15 个条目（尽管速度很慢），但对于 16 个条目，它会给我错误。或许值得一提的是，实际上我的张量积不仅仅是 (0,1) 向量，还包括一些 (1,0) 向量，为了简单起见，我在这里省略了。

非常感谢！

Answer 1

您正在使用过多的内存。 Killed: 9 来自您的操作系统发送不可忽略的终止信号，通常是由于内存问题。此外，能够用 15 个条目而不是 16 个条目完成相同的过程表示同样的事情。

矩阵和张量运算是您可以做的一些最占用内存的事情。