bounty还有3天到期。此问题的答案有资格获得+50声望奖励。Almog-at-Nailo希望引起更多的注意这个问题：我想知道在这种情况下是否可以提交超过3GB的内存，以及执行此操作的步骤

我在代码中遇到了numpy错误numpy.core._exceptions.MemoryError。我有足够的可用内存在我的机器，所以这不应该是一个问题。（这是在树莓派armv7l上，4GB）

$ free
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:        3748172       87636     3384520        8620      276016     3528836
Swap:       1048572           0     1048572

我发现this post建议我应该在内核中允许overcommit_memory，所以我这样做了：

$ cat /proc/sys/vm/overcommit_memory
1

现在，当我尝试运行这个例子时：

import numpy as np
arrays = [np.empty((18, 602, 640), dtype=np.float32) for i in range(200)]

我得到同样的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 1, in <listcomp>
numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 26.5 MiB for an array with shape (18, 602, 640) and data type float32

为什么python（或numpy）会以这种方式工作，我如何才能让它工作？

**编辑：**回复中的问题解答：

这是一个32位系统（armv7l）

>>> sys.maxsize
2147483647

我打印了示例失败的近似大小（根据错误消息，每次迭代应该是26.5MiB）：

def allocate_arr(i):
     print(i, i * 26.5)
     return np.empty((18, 602, 640), dtype=np.float32)

 arrays = [allocate_arr(i) for i in range(0, 200)]

输出显示在分配了大约3GB的RAM时失败：
3GB是极限吗？有没有办法提高这个？这难道不是过度承诺的重点吗？