/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/svm/base.pyc in fit(self, X, y, sample_weight)/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.pyc in atleast2d_or_csr(X, dtype,/
下面的代码最好地说明了我的问题:
控制台的输出(NB,运行到第一次测试也需要8分钟)显示了512x512x512x16位数组分配的消耗不超过预期(每个数组为256 more ),并且查看"top“进程通常仍按预期低于不过是,在调用该函数的向量化版本时,进程扩展到了巨大的大小(超过7GByte!)。即使是我能想到的最明显的解释--矢量化是在内部将输入和输出转换为float64 --也只能解释几千兆字节,即使向量化函数返回一个int16,返回的数组</em
我对Python非常陌生,我有一个相当大而复杂的数据结构,这是一个包含不同对象列表的字典列表。.> is not JSON serializable
我做了一些研究,大多数答案都指向了一种标准的编写自定义编码器的方法,这很好,我可以这样做。但是,我希望能够将整个数据结构发送到json.dumps(),而不是遍历所有内容,找出它是什么类,并从头构建一个json对象。有没有办法向python类本身添加编解码函数,所