Scipy径向基函数(scipy.interpolate.rbf)中的Python MemoryError

Question

我正在尝试使用 Scipy 径向基函数 (Rbf) 插入一个表示 2D 表面的不太大(约 10.000 个样本)的点云。我得到了一些不错的结果，但是对于我最后的数据集，我一直得到 MemoryError，即使错误在执行过程中几乎立即出现(RAM 显然没有被吃掉)。

我决定从 Scipy 破解 rbf.py 文件的副本，首先在其中填充一些非常有用的打印语句。通过逐行分解 _euclidean_norm 方法，如下所示:

def _euclidean_norm(self, x1, x2):
    d = x1 - x2
    s = d**2
    su = s.sum(axis=0)
    sq = sqrt(su)
    return sq

我在第一行得到错误:

File "C:\MyRBF.py", line 68, in _euclidean_norm
    d = x1 - x2
MemoryError

该范数在数组 X1 上调用，格式为 [[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], ..., [xn, yn]] 和 X2，即 X1由 Rbf 类中的以下方法转置，已被我出于调试目的破解:

def _call_norm(self, x1, x2):
    print x1.shape
    print x2.shape
    print

    if len(x1.shape) == 1:
        x1 = x1[newaxis, :]
    if len(x2.shape) == 1:
        x2 = x2[newaxis, :]
    x1 = x1[..., :, newaxis]
    x2 = x2[..., newaxis, :]

    print x1.shape
    print x2.shape
    print

    return self._euclidean_norm(x1, x2)

请注意我打印了输入的形状。使用我当前的数据集，这就是我得到的(我手动添加了评论):

(2, 10744)         ## Input array of 10744 x,y pairs
(2, 10744)         ## The same array, which is to be "reshaped/transposed"

(2, 10744, 1)      ## The first "reshaped/transposed" form of the array
(2, 1, 10744)      ## The second "reshaped/transposed" form of the array

根据文档，基本原理是获得“从 x1 中的每个点到 x2 中的每个点的距离矩阵”，这意味着，由于数组是相同的，因此每对之间的距离矩阵入口数组(包含 X 和 Y 维度)。

我用小得多的数组(例如形状 (2,5,1) 和 (2,1,5))手动测试了操作，并且减法有效。

我怎样才能找出为什么它不适用于我的数据集？还有其他明显的错误吗？我应该检查我的数据集的某种形式的病态，还是对其进行一些预处理？我认为它的条件很好，因为我可以在 3D 中绘制它，并且浊点在视觉上形成得非常好。

非常感谢任何帮助。

感谢阅读。

Answer 1

您的数据集应该没问题:出现错误是因为您没有足够的 RAM 来存储减法结果。

根据广播规则，结果会有形状

 (2, 10744,     1)
-(2,     1, 10744)
------------------
 (2, 10744, 10744)

假设这些是 dtype float64 的数组，您需要 2*10744**2*8 = 1.72 GiB 的可用内存。如果没有足够的可用内存，numpy 将无法分配输出数组，并会立即失败并显示您看到的错误。