如下一段代码，在多次调用了K.ctc_decode时，会发现程序占用的内存会越来越高，执行速度越来越慢。...，这样会导致计算图逐渐变大，从而影响计算速度和内存。...但是我将ctc_decode放在循环体之外就不再出现内存和速度问题，这是否说明get_value影响其实不大呢？...：CTC_loss和CTC_decode的模型封装代码避免节点不断增加 该问题可以参考上面的描述，无论是CTC_decode还是CTC_loss，每次运行都会创建节点，避免的方法是将其封装到model中，...中循环使用K.ctc_decode内存不释放的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
选自TowardsDataScience 作者：Nimesh Sinha 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文对 LSTM 进行了简单介绍，并讲述了如何使用 LSTM 在 Keras...常见的 RNN 如上所示：其中 X(t) 是输入，h(t) 是输出，A 是一个在循环中从前一步获得信息的神经网络。一个单元的输出被传送到下一个单元，信息也被传递了。...为什么 RNN 在实际中并不会成功？ 在训练 RNN 的过程中，信息在循环中一次又一次的传递会导致神经网络模型的权重发生很大的更新。...在我们的例子中，当输入是「他有一位女性朋友 Maria」时，「David」的性别可以被忘记了，因为这里的主语已经变成「Maria」了。这个门被称作「遗忘门」f(t)。...使用 LSTM 进行情感分析的快速实现 这里，我在 Yelp 开放数据集（https://www.yelp.com/dataset）上使用 Keras 和 LSTM 执行情感分析任务。
退出程序时没有释放内存*/ } 预防：编写代码时malloc()和free()保证成对出现，避免忘记资源回收。...退出程序时没有释放内存*/ free(p); return 0; } 预防：一旦使用动态内存分配，请仔细检查程序的退出分支是否已经释放该动态内存。 2....二、自动查错机制 尽管在开发过程中坚守原则和谨慎编程甚至严格测试，然而内存泄露的错误还是难以杜绝，如何让系统自动查出内存泄露的错误呢？...一种比较好的方法是建立日志块，即每次分配内存时记录该内存块的指针和大小，释放时再去除该日志块，如果有内存泄露就会有对应的日志块记录这些内存没有释放，这样就可以提醒程序员进行查错。...只有当处于DEBUG版本和打开内存调试DMEM_DBG时才进行日志登录，否则MallocExt()和FreeExt()函数与malloc()和free()是等价的，这样保证了系统处于发布版本时的性能。
今天带来的是“如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化”，话不多说，上货。 ? 随着FPGA设计复杂程度越来越高，芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要。...也就是说，我们必须能够在综合的网表文件中找到相应的信号。如果是使用XST综合的话，最好保留芯片内部结构的层次，这样就可以在相应的子模块查找需要观察的信号。...二、使用Altera公司的SignalTap 1、使用Altera自带的综合器综合 Altera自带的综合器为了防止某些信号综合器优化掉，也有自己的一套综合约束属性。...（1）对于reg型信号，为了防止Altera自带综合器将其优化掉，可以添加noprune属性。这样就可以防止某些寄存器信号被优化掉。也可以使用/*synthesis noprune*/综合属性。...2、使用Synplify Pro综合 使用Synplify Pro综合时防止信号被优化掉的方法和使用Xilinx公司 ChipScope使用Synplify Pro综合时添加的综合约束一样，因为Synplify
今日说“法”：如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化 欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等...今天带来的是“如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化”，话不多说，上货。 随着FPGA设计复杂程度越来越高，芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要。...也就是说，我们必须能够在综合的网表文件中找到相应的信号。如果是使用XST综合的话，最好保留芯片内部结构的层次，这样就可以在相应的子模块查找需要观察的信号。...（1）对于reg型信号，为了防止Altera自带综合器将其优化掉，可以添加noprune属性。这样就可以防止某些寄存器信号被优化掉。也可以使用/synthesis noprune/综合属性。...2、使用Synplify Pro综合 使用Synplify Pro综合时防止信号被优化掉的方法和使用Xilinx公司 ChipScope使用Synplify Pro综合时添加的综合约束一样，因为Synplify
讲动人的故事，写懂人的代码在公司内部的Rust培训课上，讲师贾克强比较了 Rust、Java 和 C++ 三种编程语言在变量越过作用域时自动释放堆内存的不同特性。...席双嘉提出问题：“我对Rust中的字符串变量在超出作用域时自动释放内存的机制非常感兴趣。但如何能够通过代码实例来验证这一点呢？”贾克强说这是一个好问题，可以作为今天的作业。...代码清单1-1 验证当字符串变量超出范围时，Rust会自动调用该变量的drop函数// 使用 jemallocator 库中的 Jemalloc 内存分配器use jemallocator::Jemalloc...代码清单1-2 验证当字符串变量超出范围时，Rust不仅自动调用该变量的drop函数，还会释放堆内存// 使用 jemallocator 库中的 Jemalloc 内存分配器use jemallocator...库中的 Jemalloc 内存分配器，以及一个自定义的结构体 LargeStringOwner，验证了在 Rust 中当字符串变量超出范围时，drop 函数会被自动调用并释放堆内存，席双嘉满意地点了点头
随着业务的发展，数据量激增，Redis作为缓存数据库，其内存使用量不可避免地会增长。...key设置过期时间 在设计缓存策略时，给键设置过期时间是一种常见的做法。这不仅有助于释放不再需要的数据占用的内存空间，还可以防止内存泄漏，保证系统的稳定性和响应速度。...内存淘汰策略 虽然说给key设置过期时间可以节省一部分内存空间，但是当数据量大时，内存使用量很快就会达到配置的上限，新写入的数据将无法存储，这就需要我们预先设定内存淘汰策略，以决定哪些数据应该被淘汰，从而为新数据腾出空间...定期删除任务：Redis的后台任务会周期性地检查内存使用情况，并根据配置的淘汰策略清除过期或不常用的数据。这是按照一定的时间间隔进行的，以防止内存使用长时间超出限制。...这种定期任务结合了惰性删除和主动清理策略，以优化内存使用效率。 结语 Redis作为一个强大的工具，在处理过期key时提供了灵活且高效的策略。
在本文中，我们将详细介绍Kubernetes的ResourceQuota功能，包括如何创建和配置ResourceQuota对象，以及如何在Kubernetes集群中使用ResourceQuota来管理资源...ResourceQuota可以限制CPU、内存、存储和Pod等资源的使用量，以确保集群中的所有应用程序都能获得足够的资源，并且防止应用程序超出可用资源的范围而导致系统崩溃或性能下降。...当创建一个ResourceQuota对象时，用户需要指定该对象所属的命名空间以及需要限制的资源类型和使用量。...其中，hard字段指定了限制的使用量，例如，这里限制了CPU使用量为1个核心，内存使用量为1GB，Pod数量不超过10个。...requests字段指定了容器启动时请求的资源量，例如，这里请求CPU使用量为200m（即0.2个CPU核心），内存使用量为256MB。
但随着用户激增，负载飙升，其 K8s 平台问题不断。如何平稳扩展 K8s 平台变得至关重要。 1前言 距离上一次分享我们在 Pinterest 上搭建 Kubernetes 之旅已经过去一年多了。...这导致了 Kubernetes 的主节点资源使用量激增，kube-apiserver 进入了 OMM Kill 的状态。幸运的是，这个出 bug 的组件被发现得很早，并且很快就回滚了。...为确保其稳定性，单个命名空间的资源使用量都应有一定限制，这一点很重要。 这项任务的难点之一在于，在每一个命名空间强制执行资源配额需要一个潜在条件：所有的 Pod 和容器都需规定资源的请求和限制。...在我们调查 kube-apiserver 的 OOM 时发现的另一个大问题是，kube-apiserver 使用的页面缓存是被计入 cgroup 的内存限制的，而通过使用匿名内存可以盗取同一 cgroup...Kubernetes API 服务器的内存详情 7总结 通过在治理、弹性和可操作性方面的努力，我们在很大程度上避免了计算资源、控制面板带宽方面的用量激增情况，确保了整个平台的性能和稳定性。
好了，如这个简单的示例所示，在TensorFlow和PyTorch中创建神经网络的方式并没有真正的区别，只是在一些细节方面，程序员必须实现训练和评估循环的方式，以及一些超参数，像epoch或batch_size...例如，在几周前发布的新版本TensorFlow 2.2中，训练步骤可以像PyTorch一样，现在程序员可以通过实现train_step()来指定循环主体的详细内容。...门户网站The Gradient在附图中显示了主要的深度学习会议（CVPR，ICRL，ICML，NIPS，ACL，ICCV等）发表的研究论文中PyTorch的使用量，可以看到PyTorch在研究界的兴起和广泛采用...从2018年的数据可以看出，Pythorch框架的使用还是少数，而相比之下，2019年的使用量对比TensorFlow是压倒性的。...但我们都同意的一点是，最重要的是知道如何编程。事实上，无论我们从一种语言的编程中学到什么，当我们使用另一种语言时，它都会为我们服务，对吧？
在 Kubernetes 中，Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO，这些资源可以被分为可压缩资源（CPU）和不可压缩资源（内存，磁盘 IO）。...当节点的内存使用量超过阈值时，kubelet 会根据 Pod 相对于 request 的内存使用量来对 Pod 进行排名。排名如下所示： ?...可以看到在本例中，可以看到在本例中，QoS 等级为 Guaranteed 的 Pod 在 QoS 等级为 Burstable 的 Pod 之前被驱逐。...当内存资源不足时，kubelet 在驱逐 Pod 时只会考虑 requests 和 Pod 的内存使用量，不会考虑 limits。 3....Node OOM (Out Of Memory) ---- 因为 kubelet 默认每 10 秒抓取一次 cAdvisor 的监控数据，所以有可能在 kubelet 驱逐 Pod 回收内存之前发生内存使用量激增的情况
可以 kubectl describe node 进行定位 Kubelet 发起驱逐 主要是节点不可压测资源不足造成，这里分析下 内存不足的情况下： 首先考虑资源使用量超过其请求的 BestEffort...这些 Pod 会根据它们的优先级以及它们的资源使用级别超过其请求的程度被逐出。 资源使用量少于请求量的 Guaranteed Pod 和 Burstable Pod 根据其优先级被最后驱逐。...抢占驱逐 Pod 分配调度时，节点资源不足，Scheduler 发起的驱逐，低优先级 Pod 腾出资源给 高优先级 Pod 调度 如何规避发生 风险驱逐 总结： 配置 PDB + NPD ，进一步提高服务可用性...，缩短问题定位时间 根据 USE 法则，配置 Node 内存、磁盘、PID等 使用率、饱和度 等监控报警 配置优先级策略时，考虑是否要抢占 低优先级 资源，如果不想发生意外驱逐，配置 preemptionPolicy...为 Never；应用在申请或控制资源时，前置准入控制，查看当然 request 值水位，控制到安全水位，资源不足时，扩充 Node 后，才允许申请扩容 容器 内存黑洞是一个比较难处理的问题，目前就是
Go 语言标准库中很多结构体类型的程序实体都做到了开箱即用。这也是在编写可供别人使用的代码包（或者说程序库）时，我们推荐遵循的最佳实践之一。...例如，如果我们需要集中声明非常多的大容量切片的话，那么那时的 CPU 和内存空间的使用量肯定都会一个激增，并且只有设法让其中的切片及其底层数组被回收，内存使用量才会有所降低。...仅通过var r ring.Ring语句声明的r将会是一个长度为1的循环链表，而List类型的零值则是一个长度为0的链表。别忘了List中的根元素不会持有实际元素值，因此计算长度时不会包含它。...我们详细讲解了链表的一些主要的使用技巧和实现特点。由于此链表实现在内部就是一个循环链表，所以我们还把它与container/ring包中的循环链表实现做了一番比较，包括结构、初始化以及性能方面。...思考题 container/ring包中的循环链表的适用场景都有哪些？ 你使用过container/heap包中的堆吗？它的适用场景又有哪些呢？
由于喂养深度学习模型的训练集数据常常达到几十G以上，无法一次载入内存，因此需要在训练过程中从磁盘中不断读入并做适当转换，IO过程和转换过程是比较费时的，为了减少这部分时间的占用，我们一般通过多进程或多线程的方式构建并行数据输入管道来准备数据...由于国内防火墙的原因，Colab要搭建梯子后才能够访问使用。而Kaggle kernel除了在注册时获取验证码和上传数据集时需要短暂连接国外网站外，此后无需梯子也可以正常使用。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...，其余代码与《Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类》中的代码几乎一致。...经过试验，在我们这个例子中，不使用硬件加速器时，模型训练完成用时187.6s，使用GPU硬件加速器时模型训练完成用时53.2s，约有3倍多的加速效果。
API清理 许多API在TF 2.0中消失或改变位置，有些则被替换为等效的2.0版本 — tf.summary、tf.keras.metrics和tf.keras.optimizers。...在TensorFlow 2.0中，您可以使用 tf.function() 来修饰Python函数以将其标记为JIT编译，使得TensorFlow将其作为单个图运行（Functions 2.0 RFC）。...但是，便携式TensorFlow在没有Python解释器上下文时执行 - 移动、C++和JS。...您不一定要使用Keras’s.fit()API来进行这些集成。 组合tf.data.Datasets和@tf.function 迭代加载到内存的训练数据时，可以随意使用常规的Python迭代。...tf.keras.layers.RNN 封装了RNN单元格，允许您静态或动态地展开循环。
当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶颈时，我们通常的方法是应用GPU或者Google的TPU来进行加速。...详见《用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68509398 本篇我们介绍使用单GPU训练模型的方法，后面两篇分别介绍使用多...当存在可用的GPU时，如果不特意指定device，tensorflow会自动优先选择使用GPU来创建张量和执行张量计算。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。
在RNN中，爆炸梯度会导致神经网络不稳定，无法从训练数据中学习，最好的情况下，网络不能学习数据的长输入数据序列。 梯度爆炸问题是指训练过程中梯度范数的大幅增加。往往是由于长期成分的激增。...在训练网络时，使用较小的批处理大小也会对此有益。...3.使用LSTM 在RNN中，由于这种类型的网络训练的固有不稳定性，会发生梯度爆炸，例如BPTT本质上是将循环网络换成深度多层的感知神经网络。...在Keras深度学习库中，可以通过在层上设置kernel_regularizer参数并使用L1或L2正则化矩阵来使用权重正则化。...在Keras接口中使用正则化 总结 阅读这篇文章后，你了解了： 什么是爆炸梯度，以及它们在训练过程中会产生怎样的问题。 如何知道你的网络模型是否有梯度爆炸？ 如何解决网络中出现梯度爆炸的问题。
在进行模型推理时，需要考虑如何有效地利用和管理GPU显存。以下总结了常用的节省显存的方法。 将变量从显存释放 1....使用.detach()方法：在PyTorch中，可以使用.detach()方法来将计算结果从计算图中分离出来，这样就可以防止PyTorch在后续计算中保存这些结果的梯度信息，从而节省显存。...使用torch.no_grad()上下文管理器：在进行推理时，通常不需要计算梯度，因此可以使用torch.no_grad()来禁止梯度计算，这也可以节省显存。...将模型和数据移动到CPU内存：如果你的模型和数据都在GPU显存中，那么你可以考虑在完成推理后将它们移动到CPU内存，以释放显存。...model = model.cpu() data = data.cpu() 请注意，以上的方法可能会影响推理的速度和精度，因此在使用这些方法时，你需要根据你的具体需求来权衡显存的使用量、推理的速度和精度
全球各大互联网运营商纷纷拿出 AI 和机器学习技术，来防止网络拥堵。 关键词：网络拥堵 预测算法 近半个多月以来，在全球新冠肺炎确诊人数不断飙升的压力之下，多国陆续采取居家隔离措施。...; 还有一条： 5.在打视频电话、玩游戏时，不要使用微波炉，否则会影响无线网信号强度。...到了二月中旬，在一些电商平台健身环价格已经高达 1600 至 1800 元。 从目前来看，健身环的价格还稍许有些回落，稳定在 1500 元左右。 ?...分析基础架构使得它能够在 698 个「影响客户」（customer-impacting）的事件发生之前，就做出预测并采取措施防止其发生。 ?...AT & T：网络虚拟化技术，缓解流量激增 AT＆T 曾表示，他们将使用一系列软件定义的网络和网络功能虚拟化技术，来缓解网络使用量的激增。
健康锯齿状 在实际的业务场景中，若应用程序表现特征呈现为健康时，我们将会看到一个正态分布较为均匀的或具有一定规律特性的锯齿状图像展现，如下图所示，我们可以观测到：堆内存使用量将不断上升，一旦触发...在整个活动轨迹中，我们还可以观察到 Full GC 事件可以恢复的堆内存使用量在一段时间内开始下降，但下降量越来越少，可通过图中的朝下方向的深红色箭头体现。...在上述图中，我们注意到堆内存使用量在不断增长，当达到约 60 GB 时，GC 事件（即图中显示为“绿色小方块”标识）即被触发。...但是，这些 GC 事件无法将堆使用量降至之前所期望的约 38 GB 以下，如图中红色粗箭头线所标注。相比之下，在早期的“健康锯齿模式”中，我们可以看到堆内存使用量一直下降到底部约 200 MB。...但是，在此时间段范围内，堆内存使用率并没有下降。这表明在该时间段内应用程序中的流量激增，因此应用程序开始生成更多对象，而垃圾收集无法跟上对象创建速度。因此，GC 事件开始连续运行。
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