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计算大型矩阵的余弦相似度时进程被终止
可能是由于以下几个原因导致的:
资源限制:计算大型矩阵的余弦相似度需要消耗大量的计算资源和内存。如果系统资源不足,例如内存不足或计算能力不足,可能会导致进程被终止。
超时:计算大型矩阵的余弦相似度可能需要较长的时间来完成。如果系统设置了运行时间限制,超过限制时间后进程可能会被强制终止。
Bug或错误:在开发过程中,可能存在代码bug或错误,导致进程异常终止。这可能是由于算法实现错误、数据处理错误或其他代码逻辑问题引起的。
为了解决这个问题,可以考虑以下几个方面:
优化算法和代码:对计算大型矩阵的余弦相似度的算法和代码进行优化,减少计算和内存消耗,提高计算效率和稳定性。
分布式计算:将计算任务分解为多个子任务,并使用分布式计算框架进行并行计算,以提高计算速度和稳定性。
资源管理:确保系统具有足够的计算资源和内存来支持大型矩阵计算任务。可以考虑使用云计算平台提供的弹性计算资源,如腾讯云的弹性计算服务(Elastic Compute Service,ECS)来满足计算需求。
异常处理:在代码中添加异常处理机制,捕获和处理可能出现的错误,以避免进程被意外终止。可以使用合适的编程语言和框架提供的异常处理机制,如Java的try-catch语句或Python的try-except语句。
日志记录和调试:在代码中添加适当的日志记录功能,以便在进程被终止时能够查看相关日志信息,帮助定位和解决问题。可以使用日志框架如log4j或logback来记录日志。
腾讯云相关产品推荐:
弹性计算服务(Elastic Compute Service,ECS):提供灵活可扩展的计算资源,满足大型矩阵计算任务的需求。详情请参考:
腾讯云弹性计算服务
云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM):提供可定制的虚拟机实例,适用于各种计算任务。详情请参考:
腾讯云云服务器
弹性伸缩(Auto Scaling):根据实际需求自动调整计算资源,提供高可用性和弹性的计算环境。详情请参考:
腾讯云弹性伸缩
云监控(Cloud Monitor):监控云上资源的运行状态和性能指标,及时发现和解决问题。详情请参考:
腾讯云云监控
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问答
(5397)
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沙龙
2
回答
计算
大型
矩阵
的
余弦
相似
度
时
进程
被
终止
、
、
、
、
=1))[:, None] return (num/(p1*p2)).T 当我对两个
矩阵
做
余弦
相似
时
,这个过程就
终止
了。4kB, shmem-rss:0kB, UID:1000 pgtables:154388kB oom_score_adj:0 如果我使用np.array而不是torch.tensor,我仍然会得到如下
的
OOM
浏览 51
提问于2021-04-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
当我使用
余弦
相似
度
时
,为什么我得到
的
邓恩指数是负值?
、
、
、
我使用了不同
的
相似
度
矩阵
,如欧几里得、曼哈顿和
余弦
,当我使用
余弦
相似
度
时
,Dunn指数为负值。我读到过邓恩指数
的
取值范围从0到无穷大。使用
余弦
相似
度
计算
Dunn指数是正确
的
吗?
浏览 94
提问于2019-06-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用scipy
的
各种稀疏
矩阵
乘积
的
性能
、
、
、
我想尝试以下方法:虽然fisrt方法利用了快速向量化和内建
余弦
相似
度
方法,但它对于
大型
矩阵
的
内存性能较差(因为您必须转换为密集
浏览 2
提问于2018-12-10
得票数 1
1
回答
内存错误python中
的
TFIDF
余弦
相似
度
、
、
、
有一个包含项目描述
的
大型
数据集。它包含项目ID和项目的文本描述。可以为描述中术语
的
tf_idf值构建
余弦
相似
度
矩阵
。from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from在
计算
余弦
相似
度<
浏览 10
提问于2018-08-15
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何在有新向量
的
预
计算
矩阵
中求
余弦
相似
度
?
、
、
、
、
我有一个包含5000项(行)和2048个特性(列)
的
dataframe。 我
的
数据形状是(5000,2048),当我用滑雪板中
的
成对距离
计算
余弦
矩阵
时
,得到了(5000,5000)
矩阵
。但是现在,如果我有一个新
的
(1,2048)
的
向量形状,如何利用我已经
计算
过
的
(5000,5000)
余弦
矩阵
,找到这个项目与我所拥有的早期数据
的
<
浏览 7
提问于2019-11-26
得票数 0
1
回答
如何通过LightFM python包生成用户对用户推荐?
、
、
、
、
interactions_sparse_matrix ,user_features=user_featuresfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritysimilari
浏览 37
提问于2019-02-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用Gensim更新TF-IDF
、
、
、
您好,我正在使用Gensim来查找文档之间
的
相似
度
,因此我对文档进行TF-IDF并
计算
余弦
相似
度
。当我有新文档
时
,我可以使用index[tfidfvec]
计算
这个文档与以前文档
的
相似
度
,但是这样TF-IDF不会更新,并且在
相似
度
计算
中不考虑新词。有没有什么解决方案可以快速更新TF-IDF而无需重新
计算
整个<em
浏览 2
提问于2018-12-26
得票数 2
2
回答
如何在spark mllib中进行基于项目的推荐?
、
、
、
ItemBasedRecommender.mostSimilarItems(int productid, int maxResults, Rescorer rescorer)MatrixFactorizationModel.recommendProducts(int user, int num) 有没有一种方法可以根据类似的产品获得推荐产品
浏览 1
提问于2014-12-18
得票数 8
2
回答
如何实现
余弦
相似
度
计算
的
并行化
、
、
、
、
我通过读取一个目录中大量文件生成了一个很大
的
数据帧。我已经设法并行化了在解析中读取文件
的
部分。我获取该数据并为下一步生成数据帧。这是
计算
相似
度
矩阵
。d
浏览 0
提问于2015-03-16
得票数 2
3
回答
具有numpy
的
大型
稀疏
矩阵
的
余弦
相似
度
、
、
、
、
下面的代码会导致我
的
系统在完成之前耗尽内存。 你能推荐一种更有效
的
方法来
计算
大
矩阵
上
的
余弦
相似
度
吗,比如下面这个?我想要
计算
原始
矩阵
(mat)中65000行中
的
每一行相对于所有其他行
的
余弦
相似
度
,这样结果就是一个65000 x 65000
矩阵
,其中每个元素都是原始
矩阵
中两行之间
的</e
浏览 3
提问于2016-12-01
得票数 12
2
回答
matlab中
的
余弦
相似
内建函数
、
、
我想在matlab中
计算
矩阵
不同行之间
的
余弦
相似
度
。n_row S2(j,i) = S2(i,j);
矩阵
那么,我想知道在matlab中是否有函数比上面的代码更快地
计算
矩阵
行之间
的
余弦
相似
度
?
浏览 1
提问于2018-01-04
得票数 9
回答已采纳
2
回答
Scipy Python中
的
高效并行稀疏
矩阵
点积
、
、
、
、
我有一个非常大(1.5M x 16M)
的
稀疏csr scipy
矩阵
A。我需要
计算
的
是每对行
的
相似
度
。= 0*1 + 1*0 + 0*2 + 4*3 = 12AT = np.transpose(A)现在pairsi,j是行i和行j
的
<
浏览 2
提问于2015-01-28
得票数 2
1
回答
向现有
余弦
相似
度
矩阵
添加新元素
、
、
我用sklearn.metrics.pairwise中
的
cosine_similarity
计算
了一个
余弦
相似
度
矩阵
。0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 770946 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 1.0 但每一天,我都有新
的
东西有没有办法在不
计算
所有项目的情况下用新
的
项目更新现有的
矩阵
?
浏览 9
提问于2019-04-02
得票数 0
2
回答
我可以获得Word2Vec和Doc2Vec
矩阵
来
计算
余弦
相似
度
吗?
、
、
、
我正在处理文本数据,目前我已经将我
的
数据放入术语文档
矩阵
中,并
计算
出TF,术语频率和TF-IDF,术语频率与文档频率相反。从这里看,我
的
矩阵
如下所示:行名=单词我不清楚我是否有像TF和TF-IDF中那样
的
词嵌入。我希望使用Word2Vec/
浏览 3
提问于2019-07-11
得票数 0
1
回答
一种新
的
数据点
相似
度
的
求法
、
、
我已经建立了一个使用
余弦
相似
的推荐引擎。当我想找到与数据集中已经存在
的
给定记录
相似
的所有记录
时
,它可以工作。考虑到一个案例,用户输入一个不存在于
相似
矩阵
中
的
新记录,找到并推荐类似的记录,我正在将新
的
数据点添加到构建
的
相似
矩阵
中,然后选择
相似
的记录,有更好
的
方法来处理这个问题吗?
浏览 0
提问于2020-11-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么text2vec
的
RWMD模块中
的
距离在1和-1之间?
、
、
据我所知,伟大
的
text2vec软件包
的
dist2 RWMD特性将
矩阵
之间
的
距离
计算
为
余弦
距离。这不是意味着1-(
余弦
相似
度
)吗?如果
余弦
相似
度
在0到1之间运行,那么不是也应该得到0到1之间
的
值吗?
浏览 18
提问于2019-10-25
得票数 0
2
回答
在对段落/doc2vec向量进行聚类
时
,合适
的
距离度量是什么?
、
、
、
、
为了比较两个文档,我想比较角度
相似
性。我是通过
计算
向量
的
余弦
相似
性来做到这一点
的
,它工作得很好。 但是,要对文档进行聚类,HDBSCAN需要一个距离
矩阵
,而不是
相似
度
矩阵
。在sklearn中,从
余弦
相似
度
到
余弦
距离
的
自然转换是1-similarity。然而,我
的
理解是,使用这个公式可以打破三角形不等式,防止它成
浏览 0
提问于2018-10-09
得票数 4
回答已采纳
1
回答
两个
矩阵
之间
的
相似
性
、
比较两个
矩阵
以查看它们是否
相似
的最佳方法是什么?我有两个12*12
的
矩阵
,其中
的
值是词对之间
的
余弦
相似
度
。我想
计算
这两个
矩阵
之间
的
相似
度
(我尝试过Pearson、spearman、Kendell等相关关系,我知道这些
矩阵
很
相似
,但这些相关关系
的
值不是很高。)你知道其他
的
方法吗
浏览 0
提问于2019-11-13
得票数 0
2
回答
如何使用LSA
计算
句子之间
的
相似
度
?
我已经理解了当
计算
单词之间
的
相似
度
时
LSA是如何工作
的
。我正在使用lsa.colorado.edu网站上
的
LSA,但我找不到一个来源,即句子或多个单词之间
的
相似
度
是如何
计算
的
。这仅仅是通过平均所有成对
的
相似
性来完成
的
吗?
浏览 1
提问于2012-12-17
得票数 1
1
回答
R中tm包
的
TermDocumentMatrix中两个文档
的
余弦
相似
度
计算
、
、
、
、
我
的
任务是用
余弦
相似
度
来比较语料库中
的
文档。这超出了R处理这类
矩阵
的
能力。我
的
RStudio坏了好几次。 我
的
问题是:( 1)如何处理这么大
的
矩阵
,得到成对
的
(12万*12万)
余弦
相似
度
?2)如果不可能,我怎么能一次只得到两个文档
的
余弦
相似
度
?)进行
浏览 2
提问于2017-05-07
得票数 0
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