我是GCP和Deep Learning VM的新手。我得到它是为了训练一些深度学习模型。当在google cloud jupyter笔记本上训练时,它崩溃了,因为它无法将输入张量从GPU复制到CPU:具体如下: InternalError: Failed copying input tensor from /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 in order to run TensorDataset: Dst tensor is not ini
我想使用Java fork join来解决递归问题,但我不想为每个递归步骤显式地创建一个新的任务实例。原因是太多的任务等同于太多的对象,它们在几分钟的处理后填满了我的内存。
我在Java 6中有以下解决方案,但是有更好的Java 7实现吗?
final static AtomicInteger max = new AtomicInteger(10); // max parallel tasks
final static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(....);
private void submitNewTask
我们有一个每天一次使用整个分配堆内存的应用程序。我对堆空间做了一个内存转储,以帮助我找到这个问题的原因,这个问题在这个链接上是可用的。我认为应用程序实现得不好,或者可能与DB4O技术有关,它的对象在客户端和服务器之间发送,或者在用户在系统和服务器之间同步数据之后向服务器开放。该服务没有提供错误:内存不足:堆空间,但我跟踪您的资源分配。
我用这个shell脚本启动应用程序..。
set +x
export BRANCHOFFICE_HOME=/bat/orquestra/branchoffice/live18
cd ${BRANCHOFFICE_HOME}
echo BRANCHOFFICE_
我有一个包含1500000个多边形的shapefile,我需要找到每个多边形并将其与不同的网格相交。 我创建了一个简单的程序,从多边形到多边形的交叉点(具有多处理), pool = mp.Pool()
for index,pol in shapefile.iterrows():
# Limits each polygon in shapefile
ylat = lat_gridlimits
xlon= lon_gridlimits
args.append((dgrid,ylat,xlon,pol,index))
我今天在业余时间工作,发现有人在共享机器上使用不合理的内存和GPU内存,他们在休假时离开运行的进程。我知道他们备份他们的结果,脚本可以随时恢复,所以我想杀死它,以运行我自己的东西。
服务器正在运行CentOS版本7.9.2009。
如果有关系,我想要杀死的脚本是运行启用检查点的PyTorch和TensorFlow培训脚本。
我尝试过的一种方法是分配大量内存,其他进程只需正常运行即可获得OOM,但并不十分成功。
l = []
n = int(1e5)
import time
while n > 0:
try:
l.append(' ' * n)
我有一个项目,这是一个文件夹大小约1.6 GB。当我尝试通过运行(在8 8GB内存的ubuntu服务器上)构建项目时,
hugo服务器--bind=0.0.0.0
监视/root/hugo/{content,layout,static}中的更改,监视/root/hugo/config.toml中的配置更改,从运行在Fast Render模式下的内存中提供页面。对于更改后的完整重建: hugo server --disableFastRender Web Server可在 (绑定地址0.0.0.0)按Ctrl+C停止
这将需要大约20分钟和7 GB的内存才能启动,在此之后,如果我更改了一个文件(