pymc - 回帰モデルを定義するときの大量のメモリ使用量

Question

ポアソン回帰モデルの実行時にメモリに問題があります。データがロードされ、モデルの準備が整った状態で、python は約 650 MB のメモリを使用しています。モデルを作成するとすぐに、

import theano.tensor as t
with pm.Model() as poisson_model:
    # priors for coefficients
    coeffs = pm.Uniform('coeffs', -10, 10, shape=(1, predictors.shape[1]))

    r = t.exp(pm.sum(coeffs*predictors.values, 1))

    obs = pm.Poisson('obs', r, observed=targets)

メモリ使用量は最大 3 GB になります。8 ビット整数のデータ ポイントは 350 個しかないため、この量のメモリを使用しているものはわかりません。

少し遊んだ後、モデルに何かを追加すると、メモリが最大 3 GB になることがわかりました。

with pm.Model() as poisson_model:
    test = pm.Uniform('test', -1, 1)

何が起こっているか、またはどうすればより深く調べることができるかについて何か提案はありますか? 新しい iMac、Python 2.7、および最新バージョンの PyMC3 を使用しています。ありがとう。