Numpy数组内存使用问题

Question

首先，我想说这是我第一次在这里发问，我希望我不会违反任何规则，如果是的话，请随时纠正我。我会尽量说清楚。在

我正在实现我自己版本的卷积神经网络（CNN），我正面临一个关于numpy数组的问题。我的实现一直在工作，而且还在工作，问题是我的CNN实例占用了比几个小时前更多的内存。故障排除后，我发现只有全连通层的参数才显示出这个问题（可能是因为它太重了，所以在卷积层就不会出现问题）。 我加载了一个旧的实例，我保存了它来演示。两者都是大小几乎相同的numpy阵列：

>>> n.FCLay[0].theta.values.shape
(27744, 800)
>>> m.FCLay[0].theta.values.shape
(23064, 800)

n是“大”CNN，m是“小”CNN（考虑内存使用）

此外，它们包含的数据类型与显示的screen capture相同

但是，当我查看它们与pympler's asizeof一起使用的内存时，我得到的是：

^{pr2}$

正如你所看到的，差别是相当大的。在

所以我一直在尝试不同的东西：

^{3}$

似乎这里的大小是可比的，我不明白为什么如果你参考一系列的结果

>>> n.FCLay[0].theta.values.itemsize
2
>>> n.FCLay[0].theta.values.itemsize
2

关于源代码，这些值是如何初始化的：

    self.values = np.random.randn
    self.values = np.random.randn(sizePrevLay, sizeNextLay)
    self.values *= sqrt(2.0/sizeInpt)
    self.values = self.values.astype(np.float16)

（上述测试在初始化后和进行一些计算后给出了相同的结果）

谢谢你的阅读。我希望这已经足够了，请随意要求任何精确性。在