MathNet Numerics 内存不足异常

Question

我在我的 F# 项目中使用 MathNet.Numerics，但它在处理本应在其职责范围内的矩阵时内存不足。

编辑：问题绝对不在于 MathNet.Numerics。这是我正在做的事情，虽然我还没有弄清楚可能是什么。

这是我构建 MNIST 矩阵的方法。也许我要让文件流处于打开状态之类的，但我看不出会是什么情况。

let readInt (b : BinaryReader) =
    [1..4] |> List.fold (fun res item -> (res <<< 8) ||| (int)(b.ReadByte())) 0

let readImage (b : BinaryReader, rowArray, colArray) =
    rowArray |> List.collect (fun r -> List.map (fun c -> (b.ReadByte() |> int |> float)/255.0 ) colArray)

let loadMnistImage file =
    use stream = File.Open(file, FileMode.Open)
    use reader = new BinaryReader(stream)
    let magicNumber = readInt(reader)
    let nImages = readInt(reader)
    let nRows = readInt(reader)
    let nCols = readInt(reader)

    let row = [1..nRows]
    let col = [1..nCols]
    let images = [1..nImages] |> List.map (fun _ -> readImage(reader, row, col))
    matrix images;

使用这个，

let mnistTrainingImages = loadMnistImage MnistTrainingImageData
let tr = mnistTrainingImages.Transpose()

炸了。

是他们还是我？我从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 中提取了文件，以防有人想自己尝试一下。

编辑 1：罪魁祸首是对 loadMnistImage 的调用。根据 Gene Belitski 的建议，我运行了代码

let rand = System.Random()
let m: double [,] = Array2D.init 60000 784 (fun _ _ -> rand.NextDouble())

行前和行后

let mnistTrainingImages = loadMnistImage MnistTrainingImageData

行前还好；在该行之后，它因同样的内存不足异常而爆炸。我原以为use 语句会释放文件，我会没事的（这不是一个大文件）。但是，我遗漏了一些东西，所以我会继续挖掘，如果有人看到任何东西，请告诉我。

编辑 2：当我将文件阅读器简化如下时，问题就消失了。看起来问题在于列表的惰性评估。

let readImage (b : BinaryReader) =
    (b.ReadByte() |> int |> float)/255.0

let loadMnistImage file =
    use stream = File.Open(file, FileMode.Open)
    use reader = new BinaryReader(stream)
    let magicNumber = readInt(reader)
    let nImages = readInt(reader)
    let nRows = readInt(reader)
    let nCols = readInt(reader)
    Array2D.init nImages (nRows * nCols) (fun _ _ -> readImage reader)

Answer 1

即使使用 32 位 F#3.0 FSI，以下 sn-p 对我也有效：

#if INTERACTIVE
#r @"....\packages\MathNet.Numerics.2.6.2\lib\net40\MathNet.Numerics.dll"
#endif

open MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double

let rand = System.Random()
let m: double [,] = Array2D.init 60000 784 (fun _ _ -> rand.NextDouble())
let mx = DenseMatrix.OfArray m
let tmx = mx.Transpose()

必须在您的设置中工作，是吗？