2011-07-04 56 views

回答

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看看this。我看起來不容易,但它是可行的。

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謝謝。看起來像一個好的開始。 – user3262424

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我發現,即使你在fork()'一堆子進程之後沒有修改你的numpy數組,你仍然會看到你的RAM暴漲,因爲子進程會因爲某種原因而寫入對象。

您可以通過設置

"yourArray.flags.writeable = False" 

BEFORE fork()的限制(或完全緩解?)這個問題 'ING /泳池()' ING這似乎保持RAM使用下來,是少了很多麻煩比其他方法:)