Numpy创建多进程数组时出现Segmentation fault问题

在本文中，我们将介绍在使用Numpy创建多进程数组时，出现Segmentation fault问题的原因及解决方法。

阅读更多：Numpy 教程

问题描述

在使用Python的multiprocessing模块时，如果需要在多个进程中共享数据，可以使用共享内存。而Numpy提供了一种创建多进程共享数组的方法，即通过numpy.ndarray的子类numpy.sharedmem.SharedArray创建共享数组。然而，在一些情况下，创建共享数组时可能会出现Segmentation fault问题，导致程序崩溃。

问题原因

Segmentation fault是指程序试图访问其不允许访问的内存区域，通常由以下几种原因引起：

访问未初始化的指针
访问已被释放的内存
数组越界

在Numpy创建多进程共享数组时，常见的引起Segmentation fault的原因是：

数组的形状（shape）过大，超出了系统内存限制
数组在某个进程中被释放，但其他进程仍在使用该数组

解决方法

在解决问题前，可以通过调用Python的signal.signal函数来获取Segmentation fault的详细错误信息，以便更好地定位问题。具体代码如下：

import signal
import sys

def handler(signum, frame):
    print('Segmentation fault: Code {}, Address {}'.format(signum, hex(frame[1])))
    sys.exit(1)

signal.signal(signal.SIGSEGV, handler)

解决方法如下：

1. 降低形状大小

一般来说，如果Numpy共享数组的形状过大，会导致数组无法正确创建或操作。可以通过降低形状大小的方法解决此问题。例如，可以将原本的(10000, 10000)的形状改为更小的形状，如(1000, 1000)，就可以成功创建共享数组了。

2. 确保所有进程同时存在

如果创建的多进程共享数组在某个进程中被释放，但其他进程仍在使用该数组，就会导致Segmentation fault问题的出现。为了解决这个问题，可以使用numpy.sharedmem.SharedArray的create参数，让所有进程同时存在，并共享同一块内存。具体代码如下：

import numpy as np
import multiprocessing as mp

def worker(arr):
    arr += 1
    arr.flush()

if __name__ == '__main__':
    shape = (1000, 1000)
    dtype = np.float64
    # 使用create参数确保所有进程都同时创建数组
    arr = np.sharedmem.SharedArray(shape, dtype=dtype, create=True)
    arr[:] = np.random.randn(*shape)

    nprocs = 4
    procs = [mp.Process(target=worker, args=(arr,)) for i in range(nprocs)]
    for proc in procs:
        proc.start()
    for proc in procs:
        proc.join()

    print(np.allclose(arr, 1 + arr))

总结

Numpy创建多进程共享数组时出现Segmentation fault问题，有可能是由于数组形状过大或进程间存在数据竞争问题引起的。解决方法包括降低形状大小、使用create参数等。在程序出现Segmentation fault问题时，可以通过signal.signal函数获取详细错误信息，有助于更好地定位问题。