Python 使用sharedmem在进程之间共享大numpy数组时出现问题

我想在一些进程之间共享两个大的numpy阵列（大约6GB）。因此，我尝试使用sharedmem.empty（）创建它们数组，然后将数据复制到其中，但遇到了一个错误，无法解决：

代码：

此代码适用于简单数据：

>>> a = numpy.array([1,2,3,4,5])
>>> b = sharedmem.empty(5)
>>> b
anonymousmemmap([0., 0., 0., 0., 0.])
>>> numpy.copyto(b, a)
>>> b
anonymousmemmap([1., 2., 3., 4., 5.])

但在实际数据中，我面临着这样的问题：

  File "Python38\lib\site-packages\sharedmem\sharedmem.py", line 891, in __new__
    self = numpy.ndarray.__new__(subtype, shape, dtype=descr, buffer=mm, order=order)
TypeError: buffer is too small for requested array

我非常确定我有足够的内存来分配这个数组（我使用了大小相同的numpy.zero）

我怎样才能解决这个问题

另外，我正在windows上使用python3.8，我不能因为其他原因更改它

  File "Python38\lib\site-packages\sharedmem\sharedmem.py", line 891, in __new__
    self = numpy.ndarray.__new__(subtype, shape, dtype=descr, buffer=mm, order=order)
TypeError: buffer is too small for requested array