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使用多进程计算科学数据出现内存错误

问题背景我经常使用爬虫来做数据抓取,多线程爬虫方案是必不可少的,正如我在使用 Python 进行科学计算,需要处理大量存储在 CSV 文件中的数据。...由于每个处理过程需要很长时间才能完成,而您拥有多核处理器,所以您尝试使用多进程中的 Pool 方法来提高计算效率。...但是,当您尝试处理 500 个元素,每个元素大小为 400 x 400 ,在调用 get() 时会收到内存错误。...当您尝试处理较大的数据,这些列表可能变得非常大,从而导致内存不足。为了解决此问题,您需要避免在内存中保存完整的列表。您可以使用多进程中的 imap() 方法来实现这一点。.../CSV/RotationalFree/rotational_free_x_'+str(sample)+'.csv') pool.close() pool.join()通过使用这种方法,您可以避免出现内存错误

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数据|使用DTO进行查询错误注意

1 前言 在一次的springboot项目中,使用DTO对数据的两张表进行查询,启动项目,控制台就会报关于这个方法的错误,这是怎么回事呢?...下面来看看 2 控制台报错 下面是当项目启动控制台报出错误: org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error...图 2.4 3 问题原因 出现这个问题是什么原因呢?先来看下DTO,将两张表里所需的字段写出来,没什么问题。 ? 图 3.1 接着是查找方法和查询语句,看起来也没什么问题。 ?...图 3.2 但是经过检查测试,发现在model层里,给字段取了别名,而不是与数据一致的名字,与查询语句写的名字不一样,这就导致出现错误。 ?

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TypeError: module object is not callable (pytorch在进行MNIST数据集预览出现错误)

使用pytorch在对MNIST数据集进行预览,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...0.5, 0.5, 0.5)) ]) 此时问题就已经解决了 下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集 # 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作...batch_size=64, shuffle=True) # 装载好数据之后,进行预览

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aardio使用whttp(winhttp)出现错误:beginSendData ERROR CODE:183 当文件已存在,无法创建该文件。

按照抓包的内容写好http请求代码后,总是运行出错:beginSendData ERROR CODE:183 当文件已存在,无法创建该文件。...这个错误,翻遍整个网络也没有找到解决方法,甚至遇到这个问题的人都几乎没有,难道只有用aardio的winhttp才会遇到这个问题? 这个问题困扰了我很久,网上没有资料,只能自己解决,或者不用。...偶尔来了灵感,感觉这个错误应该是重复创建了什么玩意导致的。...于是把发送请求携带的header内容一条一条去掉尝试,最后发现是因为在header里面携带了Referer数据,这个数据可以在post函数的第4个参数中指定,但如果在header字符串内包含此数据的话...更新: 在后面的使用中,发现在使用inet.whttp的post功能,如果header中含有content-type: application/x-www-form-urlencoded这行时,也会提示这个错误

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解决英伟达Jetson平台使用Python出现“Illegal instruction(cpre dumped)”错误

问题描述 笔者在使用Jetson NX平台配置深度学习开发环境,安装好了PyTorch(1.7.0)与torchvision(0.8.1)后,在安装“seaborn”出现以下问题: 出现了一个错误,虽然安装是成功的...在执行Python脚本出现:“Illegal instruction(cpre dumped)”错误 后面测试了一些其他指令,也是有问题,如下: 问题解决 在网上寻找解决方案,看到了这个网页:...questions/65631801/illegal-instructioncore-dumped-error-on-jetson-nano 解决的方法就是增加:OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 可以使用临时添加方法...,在运行Python指令前运行:export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 也可以采用增加系统变量方法,可以进行全局修改。

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【智能车】关于逐飞科技RT1021开源使用Keil首次编译一个工程出现一个错误的问题

\scf\RT1021_nor_zf_ram_v.scf** 编译没有错误。 2.**目标工程 nor_zf_ram_v5 和 分散文件 ....三、总结 一、问题描述 文末有开源链接 昨晚,将逐飞科技RT1021开源下载后,试着把里面的一个工程编译了一下,结果出现了一个错误:....问题出现在哪里呢?试了网上的所有方法,都不行。算了,我就随便在逐飞科技的智能车群里问了一下,今天早上有人回复我说: ? 二、问题解决 今天下午,按照他的说法,我就试了一下,果然就成功了!!!...可以发现 逐飞科技RT1021开源每个example的工程里面包含两个目标工程,分别是nor_zf_ram_v5 和 nor_zf_ram_v6,我们需要使用的是 nor_zf_ram_v5,Linker...三、总结 目标工程一定要选 nor_zf_ram_v5 目标工程一定要选 nor_zf_ram_v5 目标工程一定要选 nor_zf_ram_v5 附上开源连接:逐飞科技RT1021开源

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SSFENet | 增强空间和语义特征用于目标检测(附论文下载)

然而,分类网络更喜欢平移不变性,而忽略了位置信息,因此直接使用提取的特征进行融合会影响性能。 在今天分享中,研究者提出了一个新的网络来解决这个困境,即空间和语义特征增强网络(SSFENet)。...新出了一种有效的空间特征增强(SpaFE)块来扩展感受野,并了解不同感受野的重要性,如上图所示。首先,SpaFE块采用多分支形式来提取具有不同感受野的特征,每个分支都使用具有不同扩张率的空洞卷积。...其次,SpaFE使用元素级添加而不是连接,这将减少一些计算开销。此外,由不同感受野提取的特征的重要性是不相同的,即不同分支的输入对输出的贡献并不平等。...研究者使用快速标准化的融合: Semantic Feature Enhancement Network 研究者将SemFE块与综合特征增强(CFE)模块进行了比较。...CFE模块利用多分支和分组卷积来增强语义信息,需要从头开始进行训练。这将增加模型的复杂性和训练的难度。实验结果表明,SpaFE块的性能优于CFE。

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解决AttributeError: module ‘skimage‘ has no attribute ‘io‘

这个错误通常出现使用scikit-image的时候,表明无法找到名为‘io’的属性。问题描述当我们在代码中导入了scikit-image并尝试使用其io模块,可能会遇到这个错误。...检查模块名称确保在导入scikit-image的时候使用了正确的模块名称。在上面的示例代码中,我们使用了​​skio​​作为别名来导入​​skimage.io​​模块。...检查环境如果使用的是Anaconda等集成环境,由于环境中可能存在多个Python解释器或Python环境,可能出现无法找到或者导入错误的情况。...示例代码:处理图像中的人脸数据下面是一个示例代码,展示了如何使用scikit-image的io模块加载图像,并使用人脸检测detectron2进行人脸检测和标记。...特征提取与图像分割:中实现了许多常用的特征提取和图像分割算法,如边缘检测、角点检测、阈值分割等。形态学运算:scikit-image提供了形态学操作,如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

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