当我使用tensorflow时,我遇到一个错误:
[W 09:27:49.213 NotebookApp] 404 GET /api/kernels/4e889506-2258-481c-b18e-d6a8e920b606/channels?session_id=0665F3F07C004BBAA7CDF6601B6E2BA1 (127.0.0.1): Kernel does not exist: 4e889506-2258-481c-b18e-d6a8e920b606
[W 09:27:49.266 NotebookApp] 404 GET /api/kernels/4e88
我对process的印象是,当您使用multiprocessing.Process()创建一个新进程时,它会在内存中创建当前程序的整个副本,并从那里继续工作。考虑到这一点,我对以下脚本的行为感到困惑。
警告:此脚本将分配大量内存!小心点跑!
import multiprocessing
import numpy as np
from time import sleep
#Declare a dictionary globally
bigDict = {}
def sharedMemory():
#Using numpy, store 1GB of random data
f
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
我的问题是..。在这个中,他们将缓存实现为硬缓存和软缓存。对于硬cache..here
// Hard cache, with a fixed maximum capacity and a life duration
private final HashMap<String, Bitmap> sHardBitmapCache =
new LinkedHashMap<String, Bitmap>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2, 0.75f, true) {
@Override
protected boolean remove
我正在寻找一个解决方案来生成在一个块中定义的代码,或者在一个单独的进程中定义的Proc。有点像
p = Proc.new do
File.open('newproc.log', 'w') {
|fw|
10.times do
fw.puts Time.now
sleep 1
end
}
end
# spawn p in a separate process here
# original code continues
没有进程分叉,没有线程,没有外部文件中的存储。只是在一个独立的进程中执行块。
知道吗?
我正在尝试使用python3 3的多处理库来加速CPU密集型任务。我注意到,无论我的池中有多少工人,我总是得到以下错误:
BrokenPipeError: Errno 32断管
导致此错误的代码如下:
def save_result(rincL):
#Save results here
if __name__ == '__main__':
p = Pool(8)
allProcesses = []
for i in range(60):
rincL = RINC_L(2, X_train, y_train[:,i].rav