电脑内存明明还有很多，程序却显示内存不足，报错RuntimeError:[enforce fail at .. c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data.DefaultCPUAllocator: not enough memory:you tried to allocate 58982400 bytes.1.软件环境⚙️2.问题描述?3.解决方法?4.结果预览?
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2024-05-17 07:49:57
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参考链接https://github.com/fancycode/MemoryModule本文阅读github 上MemoryModule 代码的同时，介绍PE 文件相关的基础知识。 该项目实现“手动加载DLL”即“实现了自己的LoadLibrary函数”，将DLL 加载到内存中，然后进行常规的DLL 操作。第一步，通过调用Lo
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2024-07-19 10:18:48
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RAM在任何软件开发环境中都是有价值的资源，但是在移动操作系统中是更加有价值的，因为在移动操作系统中物理内存经常是受到限制的。虽然ART和Dalvik虚拟机执行常规的垃圾回收，但这并不意味着您可以忽略应用于何时何处分配和释放内存。您仍然需要避免引入内存泄漏以及在合适的时间释放所有由生命周期回调定义的引用对象。本文将阐述如何正确地管理内存。
前言 
Profile：PyCharm提供了性能分析工具Run-》Profile，如下图所示。利用Profile工具可以对代码进行性能分析，找出瓶颈所在。 测试：下面以一段测试代码来说明如何使用pycharm的Profile功能。测试代码见下文，文件命名为Test.py, 一共有5个函数，每个函数都调用了time.sleep进行延时，其中fun5函数调用了fun4函数： import
1.Perftoolshttp://code.google.com/p/gperftools/ 引用原文里的一段英文介绍 Perftools is a collection of a high-performance multi-threaded malloc() impleme
在函数前加上 @profile 在终端输入 python -m memory_profiler 文件名.py python -m memory_profiler
原创
2021-08-13 14:30:38
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# 使用Python memory_profiler 进行内存分析
在Python中，使用`memory_profiler`模块可以帮助我们分析Python程序的内存使用情况，从而优化程序以减少不必要的内存占用。在本文中，我们将演示如何使用`memory_profiler`模块来分析一个简单的示例程序，并通过分析结果来解决一个实际的内存问题。
## 安装memory_profiler
首先，
原创
2024-05-17 04:10:14
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# Python内存泄露监控与分析
内存泄露是指程序在运行过程中，未能释放不再使用的内存，导致可用内存逐渐减少，甚至最终导致程序崩溃。在Python中，虽然有垃圾回收机制，但在某些情况下，比如循环引用、全局变量等，仍然可能导致内存泄露。为了解决这个问题，我们可以使用`memory_profiler`库来监控和分析Python程序的内存使用情况。本文将为大家讲解如何使用`memory_profil
# PyTorch 训练内存泄露排查 - 使用 memory_profiler
作为一名经验丰富的开发者，你已经意识到在 PyTorch 训练过程中可能会出现内存泄露的问题，因此你决定教会一位刚入行的小白如何使用 memory_profiler 来解决这个问题。在本文中，我将向你展示整个流程，并告诉你每一步需要做什么，以及需要使用的代码和代码的注释。
## 整个流程
首先，让我们来看一下整个
原创
2023-11-24 06:45:50
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0. memory_profiler是干嘛的 This is a python module for monitoring memory consumption of a process as well as line-by-line analysis of memory consumption f
原创
2022-08-21 00:00:51
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数据分析可视化2---Plotly第一节 什么是Plotly安装使用安装使用第二节 使用Plotly绘制散点图和饼图散点图饼图第三节 使用自定义的数据进行plotly绘制第四节 plotly高级图形的绘制density密度图3D 散点图使用chart_studio第五节 Plotly绘制金融数据图1.简单绘制2.拖动的时间划轴时间快速选择按钮3.绘制蜡烛图4.使用cufflinks模块绘制金融指
很多想入门Python的小伙伴，在第一步安装Python上就放弃了。从入门到放弃速度之快也是令人吃惊！今天就和大家一起从最基础的开始，开启我们的Python之旅！因为通常情况下，目前流行的Linux发布版都已经预装了Python，所以小白在这里只介绍windows下的安装过程。PS：在这里要说明的是目前Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的。所以你只能安装一个
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2024-02-05 09:13:38
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变量的内存分析 1.内存寻址由大到小，优先分配内存地址比较大的字节给变量 2.变量越先定义，内存地址就越大 3.取得变量的地址：&变量名 4.输出地址：%p 5.一个变量一定先进行初始化，才能使用 查看内存地址：int a;printf("a的地址是：%p\n", &a); scanf函数1. 简介#i
一个服务发送一个消息给 MQ，即消息中间件，比如 RocketMQ、RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 等等。然后，另一个服务从 MQ 消费到一条消息后进行处理。这就成了基于 MQ 的异步调用。 一、可靠消息最终一致性方案的核心流程 1、上游服务投递消息 如果要实现可靠消息最终一致性方案，一般可以自己写一个可靠消息服务，实现一些业务逻辑。 首先，上游服务需要发送
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2024-03-03 23:06:40
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问题描述在之前的一篇博客后续中，我记录了一个有关MemoryError问题，当时仅是根据自己实际需求简单的叙述了一下解决方式，最近又遇到了这个头疼的问题。 具体异常如下，其实就是创建的np矩阵太大了，内存不够使！这太可怕了，实验室工作站32G内存，你告诉我不够用！我真的找不到目前实验室更好的设备了！！！几种解决方式众多大哥给出的解决方式如下： （1）既然是内存不够使，那就换个更大内存配置的电脑吧（
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2023-11-25 21:17:28
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Python 标准异常总结BaseException：所有异常的 基类
Exception：常规异常的 基类
StandardError：所有的内建标准异常的基类
ArithmeticError：所有数值计算异常的基类
FloatingPointError：浮点计算异常
OverflowError：数值运算超出最大限制
ZeroDivisionError：除数为零
Assertion
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2024-04-02 11:46:17
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概念: Acquire semantics is a property which can only apply to operations which read from shared memory, whether they are read-modify-write operations or plain loads. The op
不同于短期运行的脚本，Web 应用通常需要长时间持续运行，即使很小的内存泄漏也会随着时间推移不断累积，最终耗尽服务器资源。在开助我们精确测量代码执行过程中的内存变化，找出问题根源。会输出详细的内存使用报告，包括每行代码执行前后的内存变化量。
问题描述A服务，是一个检测MGR集群主节点是否发生变化的服务，使用python语言实现的。 针对每一个集群，主线程会建立一个子线程，并由子线程去检测。子线程会频繁的建立和销毁。html上线之后，因为常常会有功能发布，从而重启服务，开始一段时间没有发现问题。 半个月前的周二服务发布后，大约一周时间，没有再发布。到周末的时候，忽然告警系统负载高，通过排查，发现内存几乎耗尽，并查到是A服务占用巨大内存，
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2023-11-03 20:46:38
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引言：系统内存是硬件系统中必不可少的部分，定时查看系统内存资源运行情况，可以帮助我们及时发现内存资源是否存在异常占用，确保业务的稳定运行。例如：定期查看公司的网站服务器内存使用情况，可以确保服务器的资源是否够用，或者发现服务器内存被占用异常可以及时解决，避免因内存不够导致无法访问网站或访问速度慢的问题。 因此，对于 Linux 管理员来说，在日常工作中能够熟练在 Linux 系统下检查
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2024-04-19 08:51:25
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