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我有一个学习人工神经网络的程序，它需要一个二维 numpy 数组作为训练数据。我要使用的数据数组的大小约为 300,000 x 400 浮点数。我不能在这里使用分块，因为我正在使用的库 (DeepLearningTutorials) 将单个 numpy 数组作为训练数据。

当此进程的 RAM 使用量约为 1.6Gb 时，代码显示 MemoryError（我在系统监视器中检查了它），但我的总 RAM 为 8GB。此外，该系统是 Ubuntu-12.04 32 位。

我检查了或其他类似问题的答案，但在某处它说没有什么比为你的 python 程序分配内存和某处关于如何增加进程内存的答案不清楚。

一件有趣的事情是我在另一台机器上运行相同的代码，它可以毫无问题地采用几乎 1,500,000 x 400 浮点数的 numpy 数组。基本配置类似，只是另一台机器是 64 位的，而这台机器是 32 位的。

有人可以给出一些理论上的答案，说明为什么会有这么大的差异，或者这是我的问题的唯一原因吗？

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32 位操作系统最多只能处理 4gb 的内存，而 64 位操作系统可以利用更多的内存（理论上 1680 万兆兆字节）。由于您的操作系统是 32 位的，因此您的操作系统只能利用 4gb，因此不使用其他 4gb。

另一台 64 位机器没有 4gb 内存限制，因此它可以利用所有已安装的内存。

这些限制来自这样一个事实，即 32 位机器只能存储 32 字节的内存地址（指针），因此计算机可以识别 2^32 个不同的可能内存位置。类似地，64 位机器可以识别 2^64 个不同的可能内存位置，因此它可以寻址 2^64 个不同的字节。

于 2013-07-19T23:04:53.663 回答