数据量太大，内存不够怎么办？
最近遇到这个问题，上网查+问同学，基本解决方法：keras，Pipeline,TFrecord，批次读取训练 先看第一个，keras，可能需要改网络什么的，不太想改（先挖个坑，以后学一下keras，小白一只，勿怪） 第二个，pipeline，听起来高大上也很专业，上网搜罗了一堆资料 ...
原文：【转】数据太大爆内存怎么办？七条解决思路
原文：数据太大爆内存怎么办 七条解决思路 机器学习开发手册 在研究 应用机器学习算法的经历中，相信大伙儿经常遇到数据集太大 内存不够用的情况。 这引出一系列问题： 怎么加载十几 几十 GB 的数据文件 运行数据集的时候算法崩溃了，怎么办 怎么处理内存不足导致的错误 本文将讨论一些常用的解决办法，供大家参考。 处理大型 ML 数据文件的七种思路 分配更多内存 有的机器学习工具 库有默认内存设置，比如 ...
2018-05-01 00:01 0 944 推荐指数：
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http://www.cnblogs.com/88999660/archive/2013/03/15/2961663.html 最近网友通过网站搜索Unity3D在手机及其他平台下占用内存太大. 这里写下关于Unity3D对于内存的管理与优化. Unity3D 里有两种动态加载机制：一个是 ...
python 数据库游标,fetchmany(int),边取数据边处理,防止数量量太大撑爆内存
fetchmany 和fetchall() 类似,只是可以读取指定行数的数据量,当指定数据量小于实际数据量时,可以重复读取 如果使用fetchall() 来读取数据,如果数据量太大,放在一个列表中,可能放不下,就可以使用fetchmany()分批读取的方式. ...
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