我已经看到了这个问题的变化,但我还没有找到满意的答案.基本上,我想从keras model.to_json(),model.get_weights(),model.from_json(),model.set_weights()到tensorflow等效.我想我已经接近那里了,但我正处于被困的地步.如果我能在相同的字符串中获得权重和图表,我更愿意,但我明白这是不可能的. 目前,我所拥有的是：g = optimizer.minimize(loss_op,global_step=tf.train.get_global_step()) de = g.graph.as_graph_def() json_stri...
这是我在此发布的问题的后续跟进：Memory error with larger images when running convolutional neural network using TensorFlow on AWS instance g2.2xlarge 我使用TensorFlow在Python中构建了一个CNN模型,并在NVIDIA GRID K520 GPU上运行它.它可以在6464图像下正常运行,但会产生128128图像的内存错误(即使输入只包含1个图像). 错误说Ran尝试分配2.00GiB内存不足. 2GiB是我的第一个完全连接层的大小(输入：128 * 128 * 2(通道)输...
使用ResNet50预训练的权重我正在尝试构建一个分类器.代码库完全在Keras高级Tensorflow API中实现.完整的代码发布在下面的GitHub链接中. 源代码：Classification Using RestNet50 Architecture 预训练模型的文件大小为94.7mb. 我加载了预先训练好的文件new_model = Sequential()new_model.add(ResNet50(include_top=False,pooling='avg',weights=resnet_weight_paths))并适合模型train_generator = data_generator.flow_from_direct...
因此,我试图用多个数据集来获取CNN,当我添加足够的数据时(例如当我添加多个集合作为一个或当我尝试添加具有超过一百万个样本的数据集时),它会抛出ResourceExhaustedError . 至于指令here,我尝试添加from keras.backend.tensorflow_backend import set_session import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config))我的代码,但这不...
我们曾经提到，Oyster.com的Python web服务器怎样利用一个巨大的Python dicts（hash table），缓存大量的静态资源。我们最近在Image类中，用仅仅一行__slots__代码，让每个6G内存占用的服务进程（共4个），省出超过2G来。 这是其中一个服务器在部署代码前后的截图：我们alloc了大约一百万个类似如下class的实例： class Image(object):def __init__(self, id, caption, url):self.id = idself.caption = captionself.url = urlself...
我们的应用程序从数据库服务器池中获取正确的数据库服务器.因此,每个查询实际上是2个查询,它们看起来像这样： >获取正确的数据库服务器>执行查询 我们这样做是为了使数据库服务器可以根据需要使联机和脱机以及负载平衡. 但是第一个查询似乎可以缓存到内存中,因此它实际上仅每5或10分钟左右一次查询数据库. 最好的方法是什么？ 谢谢. 编辑这是针对Pylons Web应用程序的解决方法:只需创建一个存储第一个查询并每次返回的缓存(python ...
目录 1 准备工作 2 具体实施 1 准备工作 什么是Redis? Redis：一个高性能的key-value数据库。支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用；提供string、list、set、zset、hash等数据结构的存储，并支持数据的备份。 本文适合使用的场景：当一个项目中Redis缓存的数据量逐渐增大，Redis缓存的数据占用内存也会越来越大，而且其中有很多很可能是价值不大的数据。由于Redis是一个key-valu...
我正在测试RabbitMQ,芹菜设置. 在当前设置中,有一个工作队列(2GB RAM,65GB HD),只有一个工作程序将大量消息推送到队列(稍后,我们将添加一堆工作程序).当作业队列达到约1100万条消息时,连接将挂起(很确定这是由于基于内存的流控制而导致阻塞的情况,如http://www.rabbitmq.com/memory.html中所示).但是连接会永远挂起,永远不会关闭连接,也不会分页到磁盘.这是不良行为-导致芹菜工人成为僵尸进程. 在考虑系统可能实际需要的总大小时(我...
我已经使用opencv2编写了运动检测/视频程序,该程序将视频输出保存了x秒.如果在此期间检测到运动,则将输出另存为一个命名文件,但如果未检测到运动,则该文件将被覆盖.为了避免在基于闪存的存储系统上造成不必要的磨损,我想将文件写入RAM,如果检测到运动,则将其保存到非易失性存储器中. 我正在尝试使用pyfilesystem-fs.memoryfs在RAM中创建此文件import numpy as np import cv2, time, os, threading, thread from Tkinter import * f...
我们在Linux机器上运行了大约10个Python进程,它们都读取相同的大型数据结构(恰好是Pandas DataFrame,本质上是2D numpy矩阵). 这些进程必须尽快响应查询,并且将数据保存在磁盘上的速度根本不足以满足我们的需求. 我们真正需要的是所有进程都可以完全随机访问内存中的数据结构,因此它们可以检索执行任意计算所需的所有元素. 由于其大小,我们无法在内存中复制数据结构10次(甚至两次). 有没有办法让所有10个Python进程可以共享对内存中...
目录 1 Python 基础语法 1.1 注释 1.2 缩进 1.3 续行 1.4 标识符 1.5 转义序列 1.6 数字 1.7 字符串 1.8 其他2 Python 运算符 2.1 赋值运算符 2.2 算数运算符 2.3 关系运算符 2.4 逻辑运算符 2.5 位运算符 2.5.1 原码、反码、补码、负数表示法 2.5.2 位运算符2.6 成员、身份运算符 2.7 运算符优先级3 Python 内存管理 3.1 Python的内存特性 3.2 Python的GC管理4 程序控制 4.1 分支结构 4.1.1 单分支 4.1.2 多分支 4.1.3 分支嵌套 4...
更多python教程请到： 菜鸟教程www.piaodoo.com 人人影视www.sfkyty.com 起步Python3 起，str 就采用了 Unicode 编码（注意这里并不是 utf8 编码，尽管 .py 文件默认编码是 utf8 ）。 每个标准 Unicode 字符占用 4 个字节。这对于内存来说，无疑是一种浪费。 Unicode 是表示了一种字符集，而为了传输方便，衍生出里如 utf8 , utf16 等编码方案来节省存储空间。Python内部存储字符串也采用了类似的形式。 三种内部表示Unicode字符...
我正在尝试模拟一些我使用SQL但使用所有Python代码的代码.在这里有一些帮助CSV to Python Dictionary with all column names? 我现在可以将我的zipped-csv文件读成dict只有一行,最后一行. (如何获取行样本或整个数据文件？) 我希望有一个内存驻留表,当我完成时我可以像sql一样操作例如通过将坏数据与坏数据和正确条目的另一个表匹配来清理数据..然后按类型平均值按时间段和喜欢..整个数据文件大约是500,000行..我不是为了获得所有的...
语言的内存管理是语言设计的一个重要方面。它是决定语言性能的重要因素。无论是C语言的手工管理，还是Java的垃圾回收，都成为语言最重要的特征。这里以Python语言为例子，说明一门动态类型的、面向对象的语言的内存管理方式。一句话概括：引用计数为主，清除标记，分代回收为辅（推荐学习：Python视频教程）python的垃圾回收（3种）引用计数当对象的引用的计数器变为0的时候，该对象可能在内存中，但是已经不能访问。python的垃圾回...
Python引入了一个机制：引用计数，来进行管理内存。python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。总结一下对象会在以下情况下引用计数加1：1.对象被创建：x=42.另外的别人被创建：y=x3.被作为参数传递给函数：foo(x)4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,33]引用计数减少情况1.一...