▐ 导出方式Pytorch实现的模型导出目前有2种主流方案：1. 导出为ONNX; 2. 导出为TorchScript。分析代码后可知，ChatGLM的模型结构比较简单，Embedding层，28层GLMBlock，线性层；其中GLMBlock结构如为LayerNorm -> SelfAttention -> LayerNorm -> MLP，代
上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。参考目录：1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数1.2 dtype修改变量类型1.3 变量类型有哪些1.4 数据类型转换2 torch vs numpy2.1 两者转换2.2 两者区别3 张量3.1 张量修改尺寸3.2 张量内存存储结构3.3 存储区3.4 头信息
### 解决PyTorch内存一直增长的问题
作为一名经验丰富的开发者，我能够帮助你解决PyTorch内存一直增长的问题。在本文中，我将给你一个整体的解决方案，并提供每一步所需的代码和注释。
#### 解决流程
为了解决PyTorch内存持续增长的问题，我们可以采取以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 确定内存增长的原因 |
| 2 | 释放不再使用的Tens
原创
2023-12-23 09:00:16
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x.view()，它表示将Tensor的维度转变为view指定的维度permute()，这个函数是做维度交换的torch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状。简单地说，view方法没有拷贝新的张量，没有开辟新内存，与原张量共享内存，只是重新定义了访问张量的规则，使得取出的张量按照我们希望的形状展现。torch.contiguous()方法首先拷贝了一份张量在内存
# 如何解决mongodb内存一直增长的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你解决mongodb内存一直增长的问题。首先，让我们通过以下表格展示整个解决问题的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 监控mongodb内存使用情况 |
| 2 | 优化查询语句和索引 |
| 3 | 定期清理不必要的数据 |
接下来，我将详细说明每一步需要做什么，
原创
2024-06-19 04:23:21
105阅读
原创
2021-10-18 09:35:16
1629阅读
相信很多小伙伴第一次听到傲腾内存的时候肯定在想“啥？又出新内存了？DDR3还没升级了，你都升级傲腾了？” 其实这个“傲腾内存”
和我们常见的“内存”完全是两回事
简单说傲腾是英文Optane的音译词，而这个Optane则是类似一种品牌的名词，实际他是指英特尔发明的3D XPoint存储技术。
傲腾内存是什么？ 要想更好的理解傲腾内存，我们得先了解一下计
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2024-08-05 11:19:13
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## 实现Java服务内存一直增长的步骤
下面是实现Java服务内存一直增长的步骤表格：
步骤 | 说明
--- | ---
1 | 创建一个无限循环的线程，用于模拟一直有任务在运行
2 | 在循环内部创建一个大对象
3 | 将大对象加入到一个集合中
4 | 不断重复步骤2和步骤3，使得集合中的对象不断增加
### 第一步
首先，我们需要创建一个无限循环的线程，用于模拟一直有任务在运行。代
原创
2023-10-20 05:15:29
114阅读
java内存模型前言java是如何加载类和方法，了解这些虚拟机相关的信息才不会感觉那么的空虚.基本知识栈：一般来说，基本数据类型直接在栈中分配空间，局部变量（在方法代码段中定义的变量）也在栈中直接分配空间，当局部变量所在方法执行完成之后该空间便立刻被JVM回收，还有一种是引用数据类型，即我们通常所说的需要用关键字new创建出来的对象所对应的引用也是在栈空间中，此时，JVM在栈空间中给对象引用分配了
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2024-09-26 14:43:29
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jvm
情景：今天测试环境发现应用出现内存溢出的问题。这是从来没有出现过的问题，在关闭此次版本新上线的功能后仍发现Perm区的内存持续在增长。jdk版本：1.7环境：linux======================================================起因：测试环境出现内存溢出排查过程：1，重现此内存溢出问题查看应用日志，
# PyTorch分布式训练中内存溢出问题的原因及解决方法
## 引言
PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了一种分布式训练的能力，使得在多个GPU或多台机器上进行训练变得更加高效。然而，在使用PyTorch进行分布式训练时，我们可能会遇到内存溢出的问题，即内存一直慢慢增长直到爆满的情况。本文将介绍这个问题的原因，并提供一些解决方法。
## 问题分析
在分布式训练中，每个训练
原创
2023-09-08 09:54:09
876阅读
程序运行时，我们最好对数据保存到什么地方做到心中有数。特别要注意的是内存的分配。有六个地方都可以保存数据：(1) 寄存器。这是最快的保存区域，因为它位于和其他所有保存方式不同的地方：处理器内部。然而，寄存器的数量十分有限，所以寄存器是根据需要由编译器分配。我们对此没有直接的控制权，也不可能在自己的程序里找到寄存器存在的任何踪迹。(2) 堆栈。驻留于常规RAM（随机访问存储器）区域，但可通过它的“堆
jvm java 内存增长导致系统可用内存减少报警发现问题问题排查排查工具导入dump查看内存使用情况代码问题解决 发现问题公司服务器监控报警，提示服务器可用内存不足30% 利用平台监控趋势图观察(事后截的图，不是当时现场监控)： 上线新版本程序后系统内存剩余量少于30%，触发报警。配置为2c/4g/50g云主机，系统中仅部署了上线的应用程序。 利用top指令观察进程占用的内存情况 发现java
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2023-08-24 00:23:40
385阅读
# PyTorch 训练过程中的内存增长管理
在使用PyTorch进行深度学习训练时，一个常见的问题是内存的增长，特别是在处理大型数据集和模型时。随着训练的进行，内存的使用可能会逐渐增加，这会导致程序崩溃或训练速度下降。因此，管理内存的使用变得至关重要。本教程旨在教会初学者如何实现PyTorch训练中的内存增长管理，并附带一组代码示例。
## 训练过程中内存管理的流程
以下是一个控制PyTo
原创
2024-09-13 06:42:13
110阅读
一、现象实例名：r-bp1cxxxxxxxxxd04(主从)时间：2017-11-16 12:26~12:27问题：一分钟内存上涨了2G，如下图所示：键值规模：6000万左右二、Redis内存分析1.内存组成上图中的内存统计的是Redis的info memory命令中的used_memory属性，例如：redis> info memory
# Memory
used_memory:91959
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2023-12-30 21:33:08
147阅读
## Java程序内存一直缓慢增长
在Java程序开发中，我们经常会遇到程序内存一直缓慢增长的情况，这可能会导致程序性能下降、内存泄漏等问题。本文将介绍一些可能导致Java程序内存增长的原因，并给出相应的解决方法。
### 原因分析
Java程序内存一直缓慢增长的原因可能有很多，其中比较常见的包括：
1. **内存泄漏**：当程序中存在未释放的对象引用时，这些对象将无法被垃圾回收机制回收，
原创
2024-03-24 07:46:29
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在Mac OSX 5.8上,我有一个Java程序,它运行在100％CPU很长一段时间 – 几天或更长时间(这是一个模型检查器分析并发程序,因此或多或少的预期).然而,它的虚拟内存大小,如OSX的活动监视器所示,在一天左右后变得非常庞大：现在它已经是16GB并且在不断增长.物理内存使用率大致稳定在1.1GB左右.我想知道：16GB(并且还在增长)是一个问题的迹象,可能会减慢我的程序？I start
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2023-06-25 17:19:53
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Java的内存分配概述 java中内存主要包含4块，即heap(堆内存)、stack(栈内存)、data segment(静态变量或是常量存放区)、codesegment(方法区).
堆内存中：存放的是new出的对象，new出的对象只包含成员变量。
栈内存中：存放的是局部成员变量。对于基本的数据类型存放的是基本变量的值，而对于对象变量，存放的是堆内存的地址。
静态、常量区：存放的是静态变
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2024-08-26 23:15:06
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# PyTorch 中的内存管理：交换内存不断增加的原因及解决方案
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，许多开发者都会遇到一个普遍的问题：内存的使用量持续增加，导致系统性能下降，甚至崩溃。这篇文章将讨论导致这一现象的原因，并提供一些有效的解决方案。文章中我们将通过代码示例和甘特图来阐释相关概念。
## 1. 内存管理的基础
在 PyTorch 中，内存管理是一个重要的方面。PyTor
原创
2024-10-04 07:27:40
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# PyTorch中的DataLoader内存管理
在使用PyTorch进行深度学习训练时，DataLoader是一个不可或缺的工具。它能够高效地加载数据，进行批量处理，同时还支持多线程操作。然而，在某些情况下，使用DataLoader时可能会遇到内存不断增加的问题，这对于长时间训练的模型而言尤其成问题。本文将探讨造成这种情况的原因以及解决方法，提供实例和代码示例，并附上相应的流程和状态图以帮助
