今天遇到了几个有意思的问题，折腾了一天，总算是解决了。记录一下，之后如果再遇到，或者大家有类似的问题，可供参考。安装 pytorch GPU 版本name: nlp
channels:
- defaults
dependencies:
- python==3.9.0
- numpy>=1.19.2
- tqdm>=4.56.0
- pytorch==1.12.0
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2024-04-23 10:53:16
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# 解决PyTorch DataLoader内存不断上升问题
## 引言
PyTorch是深度学习领域常用的开发框架之一，它提供了许多方便的工具和库，其中DataLoader是一个常用的数据加载器，用于在训练过程中加载和处理数据。然而，有时候我们会遇到DataLoader内存不断上升的问题，本文将向你介绍如何解决这个问题。
## 问题描述
在使用PyTorch的DataLoader加载数据时，
原创
2023-12-25 04:55:18
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Pytorch dataloader加载数据卡住的解决方案问题描述Dataloader运行原理原因一： num_workers设置过大，导致内存爆炸原因二： num_workers设置过小，CPU对GPU供不应求原因三： 使用了 iterable-style datasets原因四：python对象在多进程中的COW原因五：自定义的Dataset中出现了“坏数据” 问题描述通过Dataloader
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2023-09-05 14:42:19
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# PyTorch DataLoader内存管理：内存上升的问题及解决方案
在使用PyTorch时，DataLoader是一个常用且重要的工具，用于批量加载数据。然而，有些开发者发现，在训练过程中，内存使用量逐渐上升，导致内存泄漏的问题。本文将探讨这一现象的原因，并提供相应的解决方案与代码示例。
## 1. DataLoader的工作原理
DataLoader的主要职责是将数据集分成小批量，
原创
2024-10-26 04:49:35
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# Redis 内存上升实现流程
## 1. 简介
在介绍 Redis 内存上升的实现流程之前，我们首先需要了解一些基本概念。
### Redis
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据结构存储系统，常用于缓存、消息队列、实时排行榜等场景。
### 内存上升
Redis 内存上升指的是通过配置 Redis，使其可以动态调整已分配的内存空间。
原创
2023-08-24 19:16:58
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# PyTorch 梯度上升：理论与实践
## 引言
在深度学习和机器学习的世界中，我们常常会听到“梯度下降”这个术语，通常用于最小化损失函数。然而，值得注意的是，我们也可以使用“梯度上升”来最大化某个目标函数。在本篇文章中，我们将探讨梯度上升的概念，并通过PyTorch进行实践。
## 梯度上升的基本概念
梯度上升的核心思想与梯度下降相反。当我们在面对需要最大化的目标函数时，梯度上升可以
在深度学习领域，梯度上升是一种优化技术，主要用于最大化目标函数。与梯度下降相对，它在参数空间中通过计算梯度沿着上升的方向来更新参数。本文将详细探讨如何在PyTorch中实现梯度上升的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成。
### 环境配置
首先，正确的环境配置是成功实现梯度上升的关键。以下是环境配置的思维导图：
```mermaid
mindmap
ro
在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播
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2023-08-10 15:00:02
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神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。 Pytorch一般通过反向传播 backward 方法 实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。 除此之外，也能够调用torch.autograd.grad 函数来实现求梯度计算。这就是Pytorch的自动微分机制。一、
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2024-02-22 11:32:08
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一、概念如果将Tensor的属性.requires_grad属性设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作（主要目的是利用链式法则进行梯度传播）。完成计算后，可以调用.backward()方法来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累计到.grad属性中。注意在y.backward()时，如果y是标量，则不需要为backward()传入任何参数；否则，需要传入一个与y同形的Tensor。这为了
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2023-09-29 10:29:09
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学习教材： 动手学深度学习 PYTORCH 版(DEMO)(https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)
PDF 制作by [Marcus Yang](https://github.com/chenyang1999) 本文目录：1. 前言2.Tensor的.requires_grad属性3. Tensor 的 detach()函数4. Te
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2023-09-12 15:37:37
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# Javaw内存不断上升问题解析与解决策略
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何实现Java应用程序的内存不断上升。这个问题通常发生在Java应用程序中，尤其是当应用程序长时间运行时。在这篇文章中，我将详细介绍如何分析和解决这个问题。
## 问题分析
首先，我们需要了解Java内存模型。Java内存模型包括堆内存、栈内存、方法区和程序计数器。其中，堆内存是Java对象存储的地方，也是
原创
2024-07-16 07:17:10
20阅读
## 如何实现Java内存慢慢上升
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Java内存慢慢上升的过程。首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个Java对象 |
| 2 | 为对象分配内存 |
| 3 | 使用对象 |
| 4 | 不再使用对象 |
| 5 | 触发垃圾回收 |
| 6 | 重复上述步骤
原创
2024-02-05 08:40:47
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1、基础知识:与numpy中的基本操作相似， pytorch 的作用是引入GPU加快运算， 增加图形界面， 适合大数据运算， 尤其是deep learninggradient 梯度类似于求导， 找到梯度下降的最佳路径。tensor 除了可以进行线性代数运算， 还可以求梯度 tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reu
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2024-06-11 05:30:08
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对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd 包能够根据输⼊和前向传播过程自动构建计算图，并执⾏行反向传播。 Tensor 是这个包的核心类，如果将其属性 .requires_grad 设置为 True ，它将开始追 踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利利⽤用链式法则进⾏行行梯度传播了了）。完成计算后，可以调 ⽤用 .backward() 来完成所有梯
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2023-09-06 12:38:08
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J2SE java 基础 J2EE java企业级开发 J2ME 移动端开发 1. Spring 是针对bean的生命周期进行管理的轻量级容器 2. bean : Spring容器管理的对象称之为bean 3. 生命周期: 对象创建/对象的初始化/对象执行业务逻辑/对象销毁 4. 轻量级容器:Spring在内存中申请了一
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2024-04-16 11:45:01
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前言
学习Java也有一年多了，最近在想着把java在看一遍。首选的书籍当然是Thinking in java了。 不过笔者功力尚浅在，看到java中内存的分配的时候有一些困惑。就上网查了一些资料，其中 &
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2024-08-26 11:38:05
20阅读
# 容器Java内存不断上升的原因及解决方法
在使用Java开发时，我们经常会遇到一个问题，就是在运行一段时间后，发现容器中Java应用的内存不断上升，最终导致内存溢出或者性能下降的情况。这种情况很可能是因为内存泄漏或者内存碎片等问题导致的。本文将分析容器Java内存不断上升的原因，并提供一些解决方法。
## 原因分析
### 1. 内存泄漏
内存泄漏是指程序中已经不再使用的对象仍然占用着
原创
2024-06-19 07:11:27
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1、Buffer概念
1.1 缓冲区获取Buffer缓冲区是就是一个数组，有着不同的数据类型：ByteBuffer、CharBuffer、ShortBuffer、IntBuffer、LongBuffer、FloatBuffer、DoubleBuffer，然后这些数据类型都可以通过 allocate() 获取缓冲区。static XxxBuffer allocate(int
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2024-07-09 20:28:23
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优化的范围及思路优化的范围存储、主机和操作系统：主机架构稳定性：I/O规划及配置swapOS内核参数（网络问题）应用程序（index，lock、session） 应用程序稳定性和性能 SQL语句性能 串行访问资源 性能欠佳会话管理数据库优化：（内
