我尝试在Ubuntu14.04的python2 virtualenv中安装matplotlib,但遇到以下错误:
../virtualenv/bin/pip install matplotlib
Traceback (most recent call last):
File "/home/me/sites/dashboard.mysite.com/virtualenv/local/lib/python2.7/site-packages/pip/basecommand.py", line 211, in main
status = self.run(options
我有一个大约22,000张图像的数据集(整件事情大约是900 Mb ),我想把它导入Python中来训练CNN。
我使用以下代码导入它并将其全部保存在一个名为X的数组中:
import scipy.misc as sm
for i in range (start, end):
imageLink = "./dataSet/" + str(dataSet[i, 0]) + "/" + str(dataSet[i, 1])
image = sm.imread(imageLink)
X = np.append(X, image, axis
在Django中,我有一个简单的测试用例失败:
模型(app/models.py):
from django.db import models
class M(models.Model):
condition = models.CharField(max_length=80, db_index=True)
测试(app/tests.py):
from django.test import TestCase
import threading
import time
from app.models import M
def insert():
time.sleep(0.3)
如果我这样做了: def foo():
a = [np.random.randn(10) for _ in range(100)]
return a[-1]
b = foo() Python的垃圾收集器在启动时是否会释放a中的前99项?或者,它是否认为整个数组都被引用,并在使用b时将所有100项都保留在内存中?
似乎每个Tensorflow会话I从GPU内存中消耗1280字节,直到python内核终止后才会释放。
若要复制,请将以下python脚本保存为memory_test.py
import tensorflow as tf
import sys
n_Iterations=int(sys.argv[1])
def open_and_close_session():
with tf.Session() as sess:
pass
for _ in range(n_Iterations):
open_and_close_session()
with tf.Session() a
我试图将从数据采集系统收集的数据写入内存中的位置,然后异步地对数据执行进一步的处理,或者将其写入文件进行脱机处理。我试图通过这种架构将数据采集与数据分析和传输隔离开来,为我们将来的扩展和改进提供一些灵活性,但它肯定比直接将数据直接写入文件要复杂得多。
下面是我编写的一些探索性代码。
#io.BufferedRWPair test
from io import BufferedRWPair
# Samples of instrumentation data to be stored in RAM
test0 = {'Wed Aug 1 16:48:51 2012': [
我试图理解何时用Python捕获MemoryError是有意义的,我有两个场景:
场景1:成功捕获MemoryError。
import numpy as np
try:
a = np.ones(100000000000)
except MemoryError:
print 'got memory error, plan B'
a = np.ones(10) # this gets created
场景2:我的程序冻结了
silly = []
c = 0
try:
while True:
silly.append((str(c)