我打开了vim模拟器,这是所需的行为; 关闭它只会改变闪烁,阻止光标变成闪烁的非阻挡光标.
我想实现一个无限循环的Dataset和DataLoader.这是我试过的:
class Infinite(Dataset):
def __len__(self):
return HPARAMS.batch_size
# return 1<<30 # This causes huge memory usage.
def __getitem__(self, idx):
"""Randomly generates one new example."""
return sample_func_to_be_parallelized()
infinite_loader = DataLoader(
dataset=Infinite(),
batch_size=HPARAMS.batch_size,
num_workers=16,
worker_init_fn=lambda worker_id: np.random.seed(worker_id),
)
while True:
for idx, data in enumerate(infinite_loader):
# forward + backward on "data"
如您所见,这里的主要挑战是__len()__方法.如果我在那里放一个足够大的数字,比如1 << 30,那么在火车循环的第一次迭代中,内存使用的症状就是JUMP TO 10 + GB.过了一会儿,工人们被杀,大概是因为OOM.
如果我在那里放一个小数字,如1或BATCH_SIZE,则会定期复制列车循环中的采样"数据".这不是我想要的,因为我希望在每次迭代时生成和训练新数据.
我猜测过多的内存使用的罪魁祸首是堆栈中的某个地方,一堆东西被缓存.随便看看Python方面的事情,我无法确定在哪里.
有人可以建议什么是我想要实现的最佳方式？(使用DataLoader的并行加载,同时保证每个加载的批次都是全新的.)
我有一个带有.clang-format和simple.c源代码的 git 存储库。在本地模式下，即在本地磁盘上编辑，它尊重样式文件。但是，如果我使用 Tramp 模式编辑相同的存储库，则将clang-format使用某些默认样式文件（我不知道它是在哪里拾取的）格式化源代码，并且不会尊重同一远程目录中存在的样式文件。
Q1：我该如何解决这个问题？
Q2：（也许更容易）tramp-mode 下的 clang-format 默认在哪里获取样式文件？
从官方的NVIDIA Multi-Process Server 文档看，我不清楚它如何与CUDA流交互。
这是一个例子：
应用0：将内核发布到逻辑流0；
App 1：将内核发布到（自己的）逻辑流0。
在这种情况下，
1）MPS是否/如何“劫持”这些CUDA调用？对于每个应用程序，它是否完全了解使用了哪些流以及哪些流中包含哪些内核？
2）MPS是否创建自己的2个流，并将相应的内核放入正确的流？还是MPS可能通过流以外的机制启用内核并发？
如果有帮助，我对MPS在Volta上的工作方式很感兴趣，但是也希望了解有关旧体系结构的信息。
每个子列表的长度指定为LEN。所有子列表（可能除了最后一个子列表）都应该在原始列表中具有完全相同的 LEN 元素。
输入可以是列表（相同类型元素）或向量。输出类型应该对应。
例如：
给定c(1, 2, 3, 4, 5)和LEN = 2，该函数应返回c(c(1, 2), c(3, 4), c(5))。
给定list("", "hi", "world", "R is hard")和LEN = 2，该函数应返回list(list("", "hi"), list("world", "R is hard")。
我正在寻找一种 R 惯用的方法来做到这一点。在其他语言中，for 循环就足够了。
或者，由于我是 R 的新手，因此这个问题的设置一开始可能并不符合习惯。如果有请指出。但是输入固定为列表或向量。
谢谢！