小矩阵的 Numpy 点积 MemoryError答案

【问题标题】：Numpy dot product MemoryError for small matrices小矩阵的 Numpy 点积 MemoryError
【发布时间】：2017-02-26 03:01:34
【问题描述】：

我想实施奇异值分解 (SVD) 作为推荐系统的协同过滤方法。我有这个sparse_matrix，行代表用户，列代表项目，每个矩阵条目作为用户项目评级。

>>> type(sparse_matrix)
scipy.sparse.csr.csr_matrix

首先我使用 SVD 分解了这个矩阵：

from scipy.sparse.linalg import svds
u, s, vt = svds(sparse_matrix.asfptype(), k = 2)
s_diag = np.diag(s)

然后我通过对u、s_diag和vt的点积进行预测：

>>> tmp = np.dot(u, s_diag)
>>> pred = np.dot(tmp, vt)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
MemoryError

我遇到了内存错误。但是，我检查了tmp 和vt 的大小和内存使用情况：

>>> tmp.shape
(686556, 2)
>>> tmp.nbytes
10984896
>>> vt.shape
(2, 85539)
>>> vt.nbytes
1368624

这意味着tmp 大约为 11MB，vt 为 1.4MB。但是在np.dot(tmp, vt) 的时候，我的系统有超过 50GB 的可用内存，这对于这个计算来说似乎已经足够了。那么为什么我会收到这个 MemoryError 呢？我的代码有问题吗？还是np.dot 的内存占用超高？

【问题讨论】：

s_diag 是密集的。 tmp 也。您正在小二维上组合 tmp 和 vt。所以pred 将是一个大的密集数组（686556, 85539）
@hpaulj 你的意思是pred 将是686556*85539*8bytes = 470GB，这会导致内存错误吗？
是的，类似的东西！

【解决方案1】：

我认为您收到此错误是因为 np.dot 无法处理稀疏矩阵。

作为检查，请尝试将矩阵转换为完整的。

试试：

np.dot(u.toarray(), s_diag.toarray())

或使用

u.dot(s_diag)

【讨论】：