OSError：请求了269892000，并写入了299188084

Question

在执行“ array.tofile（fp）”行时，出现OSError，它显示“ OSError：269892000请求并写入了299188084”。我能确切知道这是什么意思，对此可能的解决方案是什么？

def write_array(fp, array, version=None, allow_pickle=True, pickle_kwargs=None):
    ...
    ...**strong text**
    _check_version(version)
    used_ver = _write_array_header(fp, header_data_from_array_1_0(array),
                                   version)
    # this warning can be removed when 1.9 has aged enough
    if version != (2, 0) and used_ver == (2, 0):
        warnings.warn("Stored array in format 2.0. It can only be"
                      "read by NumPy >= 1.9", UserWarning)

# Set buffer size to 16 MiB to hide the Python loop overhead.
buffersize = max(16 * 1024 ** 2 // array.itemsize, 1)

if array.dtype.hasobject:
    # We contain Python objects so we cannot write out the data
    # directly.  Instead, we will pickle it out with version 2 of the
    # pickle protocol.
    if not allow_pickle:
        raise ValueError("Object arrays cannot be saved when "
                         "allow_pickle=False")
    if pickle_kwargs is None:
        pickle_kwargs = {}
    pickle.dump(array, fp, protocol=2, **pickle_kwargs)
elif array.flags.f_contiguous and not array.flags.c_contiguous:
    if isfileobj(fp):
        array.T.tofile(fp)
    else:
        for chunk in numpy.nditer(
                array, flags=['external_loop', 'buffered', 'zerosize_ok'],
                buffersize=buffersize, order='F'):
            fp.write(chunk.tobytes('C'))
else:
    if isfileobj(fp):
        print("Entered1")
        array.tofile(fp)
    else:
        for chunk in numpy.nditer(
                array, flags=['external_loop', 'buffered', 'zerosize_ok'],
                buffersize=buffersize, order='C'):
            fp.write(chunk.tobytes('C'))

Answer 1

当您使用 numpy.load 的变体读取数据但驱动器中没有足够的空间时，就会出现此问题。

该错误基本上意味着 numpy 正在请求 269892000 但由于空间限制，它只能在 269188084 中读取/保存。

释放一些空间！

Answer 2

我遇到了类似的错误，显然是由于 savez 存储文件的临时文件夹空间不足造成的。根据此 Numpy 错误报告，需要设置一个解决方法TMPDIR=/path/to/bigger/drive/tmp。就我而言，异常是 OSError 而不是那里报告的 IOError，我认为这是来自 Python 3 中的更改。看起来Numpy 1.12.0已修复。