pytorch稀疏矩阵爆内存 / 张生荣

pytorch训练神经网络爆内存的解决方案

训练的时候内存一直在增加,最后内存爆满,被迫中断. 后来换了一个电脑发现还是这样,考虑是代码的问题. 检查才发现我的代码两次存了loss,只有一个地方写的是loss.item().问题就在loss,因 ...

推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据,其实就是数学里面的稀疏矩阵,scipy中提供了sparse模块来解决这个问题,但scipy.sparse有很多问题 ...

目录 CNN的Pytorch实现(LeNet) 1. 任务目标 2. 库的导入 3. 模型定义 4. 数据加载.处理 5.模型训练整个代码 CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇 ...

对于有Java开发经验的朋友都知道,Java中不需要手动的申请和释放内存,JVM会自动进行垃圾回收:而使用的内存是由JVM控制的. 那么,什么时机会进行垃圾回收,如何避免过度频繁的垃圾回收?如果JVM ...

本文实例讲述了Python下载网络文本数据到本地内存的四种实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: import urllib.request import requests from io imp ...

python如何为创建大量实例节省内存,具体内容如下案例: 某网络游戏中,定义了玩家类Player(id, name, status,....),每有一个在线玩家,在服务器程序内有一个Player的 ...

什么是内存泄漏内存泄漏是指java应用的堆内存使用率持续升高,直至内存溢出. 内存泄漏的的原因可能有多种分配给应用程序的内存本身过小.而应用的业务代码,确实需要生成大量的对象代码bug,某些需要 ...

前言 Java在内存管理方面是要比C/C++更方便的,不需要为每一个对象编写释放内存的代码,JVM虚拟机将为我们选择合适的时间释放内存空间,使得程序不容易出现内存泄漏和溢出的问题不过,也正是因为Ja ...

阿里云单核2G的配置挂着两个企业网站,访问量一般.最近每天几乎都会出现网站打不开显示数据库链接失败的问题. 多方寻求原因发现,mysql的pid文件缺失,并无法重启自建,后来也看了其他帖子说关闭日志什 ...

需求: 在/root/backup下面有两个文件夹dst和src.要求在周一的时候进行完全备份,其余日子进行增量备份.从src备份到dst. 思路及关键点: 建立一个文件,以字典方式记录src的文件名 ...

TCP协议中的粘包问题 1.粘包现象基于TCP实现一个简易远程cmd功能 #服务端 import socket import subprocess sever = socket.socket() s ...

线程池做什么网络请求通常有两种形式: 第一种,请求不是很频繁,而且每次连接后会保持相当一段时间来读数据或者写数据,最后断开,如文件下载,网络流媒体等. 另一种形式是请求频繁,但是连接上以后读/写很少 ...

ES6包含了一个性能领域的特殊要求.这与一个涉及函数调用的特定优化形式相关:即尾调用优化(Tail Call Optimization,TCO).简单地说,尾调用就是一个出现在另一个函数"结 ...

摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL ...

目录并行计算在模拟时什么地方可以用到并行? 怎么在R中看我们可以使用并行? parallel(简单) 由于最近在进行一些论文的模拟,所以尝试了两种并行的方法:parallel与snowfall,这 ...

目录一.常见场景二.进阶使用三.使用漏洞四.终阶使用总结一.常见场景 1.ThreadLocal作为线程上下文副本,那么一种最常见的使用方式就是用来方法隐式传参,通过提供的set()和ge ...

Pytorch GPU运算过程中会出现:"cuda runtime error(2): out of memory"这样的错误.通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器, ...

Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法. 使用torch.cuda.empty_cache() ...

错误信息: RuntimeError: in-place operations can be only used on variables that don't share storage with ...

pytorch显存越来越多的一个原因 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss 参考了别人的代 ...