PyTorch:尝试再次向后遍历图形，但缓冲区已被释放
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练深度学习模型。PyTorch使用动态计算图的方式来进行模型训练和推理，这使得它在灵活性和易用性方面具有优势。
在PyTorch中，图形是由节点和边组成的数据结构，节点表示操作或计算，边表示数据流动。当向后遍历图形时，PyTorch会根据节点之间的依赖关系自动计算梯度，以便进行反向传播和参数更新。
然而，当尝试再次向后遍历图形时，可能会遇到缓冲区已被释放的问题。这通常是由于在前向传播过程中，某些中间结果的缓冲区被释放或重用，导致无法再次访问这些缓冲区。
为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：
- 使用
torch.autograd.grad函数手动计算梯度：通过手动计算梯度，可以避免再次向后遍历图形时的缓冲区释放问题。可以使用torch.autograd.grad函数来计算指定节点的梯度。 - 使用
torch.autograd.backward函数进行条件判断：在再次向后遍历图形之前，可以使用torch.autograd.backward函数进行条件判断，以确保缓冲区仍然可用。可以通过检查相关节点的.requires_grad属性来确定节点是否需要梯度计算。 - 使用
.detach()方法创建新的Tensor对象：在前向传播过程中，可以使用.detach()方法创建新的Tensor对象，以避免对原始Tensor对象的梯度计算。这样可以确保在再次向后遍历图形时，缓冲区仍然可用。
总之，解决PyTorch中再次向后遍历图形时缓冲区已被释放的问题，可以通过手动计算梯度、条件判断和创建新的Tensor对象等方法来实现。这些方法可以提高代码的稳定性和可靠性，确保在深度学习模型训练和推理过程中的正确性。
关于PyTorch的更多信息和相关产品介绍，您可以访问腾讯云的PyTorch产品页面：PyTorch产品介绍。
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1回答
我正在尝试使用Pytorch进行非凸优化，试图最大限度地实现我的目标(在SGD中最小化)。我希望绑定我的因变量x> 0，并且我的x值之和小于1000。
我认为我的惩罚是正确的，以坡道惩罚的形式实现，但我正在与x变量的界限斗争。在Pytorch中，您可以使用clamp设置边界，但在这种情况下似乎不合适。我认为这是因为optim需要在引擎盖下自由的渐变。完整的工作示例：
import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
def objective(x, a, b, c): # Want to maxi
浏览 5提问于2019-12-05得票数 3
所以当我先运行cuda.select_device(0)，然后运行cuda.close()。Pytorch不能再次访问图形处理器，我知道有办法让PyTorch可以再次使用图形处理器，而不必重新启动内核。但我忘了怎么做了。还有人知道吗？
from numba import cuda as cu
import torch
# random tensor
a=torch.rand(100,100)
#tensor can be loaded onto the gpu()
a.cuda()
device = cu.get_current_device()
device.reset()
#
浏览 1提问于2020-01-30得票数 10
我尝试用jupyter notebook运行pytorch代码，得到了这个错误。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.23 GiB already allocated; 18.83 MiB free; 1.25 GiB reserved in total by PyTorch)
我已经找到答案了。最重要的是减少批量大小。我已经尝试将批处理大小从20减少到10，再减少到2和1。现在仍然无法运行代码
我的图形处理器是Quadro p620
浏览 0提问于2020-06-17得票数 4
我目前正在使用PyTorch运行一个深度学习程序，并希望为特定的张量释放图形处理器内存。
我想过像del和torch.cuda.empty_cache()这样的方法，但是del似乎不能正常工作(我甚至不确定它是否释放了内存)，torch.cuda.empty_cache()似乎释放了所有未使用的内存，但我只想为一个特定的张量释放内存。
PyTorch中是否有提供此功能的功能？
提前谢谢。
浏览 2提问于2019-11-19得票数 2
我正在使用场景图形组件在Roku应用程序上工作。在我的应用程序中，第一次正确加载图片(海报)，但当我向下滚动和向上滚动时，图像(海报)无法加载。我观察到，只有当图像很重时才会发生这种情况。请提出解决问题的建议。
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
我正在尝试为我正在创建的OpenGL游戏录制一段游戏视频。我能够捕获3D场景图形(渲染到自定义帧缓冲区)，但无法捕获GUI图形(渲染到默认后台缓冲区)。 无论游戏是全屏运行还是窗口运行，OBS、Bandicam和FRAPS (都在Windows上)的行为都是一样的。切换覆盖捕捉不会更改行为。 是什么导致了这种情况？
浏览 18提问于2021-07-22得票数 0
2回答
执行空闲后进程的内存使用行为
、、、、
我有一个正在执行内存使用分析的应用程序。我用一些数据加载应用程序，应用程序是这样的:缓存(以一些哈希表和其他数据结构的形式存储，比如一些记录)。对于存储在内存中的每个记录，应用程序使用malloc/calloc分配内存。经过一段时间后，这些记录中大约80%的超时时间和应用程序释放了为这些记录分配的内存。为了检查应用程序的内存使用情况，我在后台运行了一个脚本来捕获top和“空闲-m”的输出，并绘制了一个图表，以查看系统的内存使用情况如下。该图显示了由行"-/+ -m/cache“下的"free -m”打印的值中所显示的趋势，其中使用和使用了列。我原以为，当应用程序释放内存时，以前
浏览 4提问于2014-08-26得票数 5
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我试图适应iOS的CGContextRef图形环境，却找不到以下问题的答案。
使用创建位图上下文时，可以选择在其data参数中传递预先分配的缓冲区或NULL。在第二种情况下：
如果希望此函数为位图分配内存，则传递NULL。这将使您免于管理自己的内存，从而减少内存泄漏问题。
好吧，这似乎是个很好的方法。但苹果的文档缺乏对以下几个时刻的清晰解释：
--当将NULL传递给CGBitmapContextCreate()时，data缓冲区是否被释放？当您使用发布上下文时，是否正确？
相反，当您将指向预先分配的缓冲区的指针传递给CGBitmapContextCreate()时，是否可以假定
浏览 4提问于2017-06-20得票数 0
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我正在使用Apache运行Java服务器，并对其进行分析，我发现内存(Old )总是在增长，如下图所示：
图形末尾的急剧下降是因为我点击了“执行GC”。
我知道这里有个记忆漏洞。因此，我运行了一个检漏器()，它报告如下：
"“加载的一个"com.sun.jmx.remote.internal.ArrayNotificationBuffer”实例占用7,844,208字节(77.22%)字节。
我自己从来不使用这个类，所以我假设Apache在内部使用这个类。我还发现ArrayNotificationBuffer内存泄漏。
所以我对此有一些疑问：
为
浏览 2提问于2014-06-20得票数 2
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使用ALSA播放音频，在调用snd__pcm__writei，之后，我可以立即释放声音示例缓冲区吗?还是需要等到声音播放结束后才能释放示例缓冲区？
例如：
unsigned short *buffer;
buffer = malloc(size of sample to play);
...load data into buffer...
snd_pcm_writei (playback_handle, buffer, size of sample)
free(buffer)
浏览 10提问于2009-08-22得票数 2
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我正在编写pytorch模型的C版本，以便在我的特殊硬件上运行它。到目前为止，除了每个batchnorm层中的running_mean和running_var之外，一切看起来都很正常。
我们有一个用于转储所有named_parameters的python代码，但对running_stats没有任何作用，尽管我们需要在转发计算中使用它。
那么，有没有一种方法可以用某种内置功能来丢弃它呢？我搜索了pytorch医生，我的任务没有帮助。否则，我可能需要编写一段regexp代码来识别和转储它们。
非常感谢。/Patrick
for name, param in model.named_paramete
浏览 2提问于2019-09-22得票数 2
2回答
我正在使用托管dx9编写一个MDI应用程序。
当我创建设备时，我传入了一个控件。
如果我传入一个MDI子窗口(或者更具体地说，是MDI子窗口中的一个控件)，一切都可以正常呈现。我可以创建新的子MDI窗口，并分别绘制到每个窗口。我可以关闭任何新窗口，没问题。但是如果我关闭原始子窗口，Device.Clear()会抛出一个异常(空引用异常-设备已被释放)。
或者，我可以将Form1传递给设备构造函数。现在我可以随心所欲地打开和关闭任意多的子窗口，而不会得到异常，但现在渲染分辨率不是很正确-图形不像我将子窗口传递给设备构造函数时那样清晰。
所以我的第一个问题是:我可以在构造设备时指定分辨率吗？我应该
浏览 3提问于2009-07-09得票数 0
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2回答
当我查看系统监视器时，它报告说我只使用了48%的ram。和gkrellm一样。但是，所有命令行实用程序的报告都不同。这是空闲和/proc/meminfo的输出。我能想到的唯一原因是图形工具忽略了对缓存的计数。但那不是还保存在物理记忆里吗。为什么这两者之间有这样的区别(图形和cmd-线)。缓存不重要吗？
提前感谢
自由-o
total used free shared buffers cached
Mem: 1915936 1831836 84100 0 11280
浏览 0提问于2011-12-29得票数 3
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在下面的方法中，FreeMem()抛出一个EAccessViolation。可能的原因是什么？
procedure TCustomDataset.FreeRecordBuffer(var Buffer: PChar);
begin
FreeMem(Buffer);
end;
编辑:据我所知，TDataset缓冲区只分配在：
function TCustomDataset.AllocRecordBuffer: PChar;
begin
Result := AllocMem(GetBufferSize);
end;
并且仅在FreeRecordBuffer()中释放
现在我检查了一下，
浏览 1提问于2010-01-13得票数 0
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在使用图形处理器训练PyTorch模型后，我可以使用保存的权重在TPU上继续训练模型吗？
浏览 6提问于2021-09-25得票数 0
1回答
我正在iOS中为3D开发我的小型引擎。我需要一个建议什么数据结构是更好的性能。我想继续使用C和目标C。最好不要C++。我的想法是使用GLKVector3和GLKVector4来存储顶点信息。现在这只用于存储一个顶点。然而，一个几何图形包含多个顶点。
我想要做的是在Objective中创建一个几何类，它可以存储每个顶点位置的多个GLKVector3和每个顶点颜色的多个GLKVector4。这个类还将提供以下类型的函数：
(GLvoid *)getRawDataForVertices；
(GLvoid *)getRawDataForIndices；
来获取存储的数据。
但这与这个问
浏览 0提问于2014-03-02得票数 0
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我搞错了，上面写着
调试断言失败，检测到热损坏
就像我的程序里一切都很好，但是我得到了那个错误。这里的内存泄漏在哪里？我必须释放内存，因为我的函数需要返回指针。
我的代码：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int *dynamic_reader(unsigned int n) {
/*making new array and checking if allocation succeeded*/
int *mem;
mem = malloc
浏览 0提问于2018-02-21得票数 0
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我启动了"Deep Learning AMI (Ubuntu 18.04) version27.0“；它有一个90 of的磁盘，看起来很多，但已经有超过60 of的磁盘被使用了。我只需要python3，pytorch，cuda。 我发现~/anaconda3/envs中有30 was的内存 3.9G aws_neuron_mxnet_p36
2.2G aws_neuron_pytorch_p36
1.9G aws_neuron_tensorflow_p36
2.5G chainer_p27
1.2G chainer_p36
2.1G mxnet_p
浏览 28提问于2020-03-26得票数 3
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5回答
我已经使用链表创建了一个图形数据结构。使用以下代码：
typedef struct vertexNode *vertexPointer;
typedef struct edgeNode *edgePointer;
void freeGraph(vertexPointer); /* announce function */
struct edgeNode{
vertexPointer connectsTo;
edgePointer next;
};
struct vertexNode{
int vertex;
edgePointer next;
};
然后我
浏览 4提问于2012-10-20得票数 1
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1回答
让我们考虑一个包含向量的类：
AGivenClass
{
public:
vector< int > vec_int;
};
让我们考虑我们有一个实例，它是类的向量：
vector < AGivenClass > vec_instance;
我的问题是:正在做
vec_instance.clear()
足够释放内存，包括以前填充的类内部的vec_int吗？
浏览 1提问于2020-04-07得票数 3
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我知道，在使用loss.backward()时，如果有多个网络和多个损失函数，我们需要指定retain_graph=True，以分别优化每个网络。但是，即使指定(或不指定)此参数，我也会遇到错误。以下是重现此问题的MWE (在PyTorch 1.6上)。 import torch
from torch import nn
from torch import optim
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)
class GRU1(nn.Module):
def __init__(self):
super(GRU1, self
浏览 45提问于2020-10-14得票数 3
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我不确定PyTorch恒流如何将损失函数与我想要计算的模型联系起来。在损失和模型之间从来没有明确的引用，比如模型的参数和优化器之间的引用。
例如，我想在同一个数据集上训练2个网络，所以我想利用数据集中的一次传递。PyTorch将如何将适当的损失函数链接到适当的模型。以下是供参考的代码：
import torch
from torch import nn, optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
import shap
# Define a transform to n
浏览 2提问于2019-11-14得票数 7
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我在Windows 10 64位系统上。为库达的火炬已经成功地工作了一段时间。今天，我尝试升级到Pytorch的最新版本(1.13)
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
现在我不能进口火炬了。我知道错误：
OSError: [WinError 126] The specified module could not be found. Error loading "C:\Users\alan\anaconda3\lib\site-packages\torch
浏览 61提问于2022-11-23得票数 0
1回答
我正在学习如何在XNA4.0中使用VertexBuffers。我可以渲染线框形状，我可以渲染纹理形状。但是，我在同时渲染它们时遇到了一些困难。我正在像这样初始化缓冲区：
vertexBuffer1 = new VertexBuffer(graphics.GraphicsDevice, vertexDeclarationWireframe, numPointsWireframe, BufferUsage.None);
vertexBuffer1.SetData<VertexPositionColor>(pointList1);
vertexBuffer3 = new VertexB
浏览 0提问于2011-08-03得票数 1
我正在尝试从运行Big Sur 11.2.3的本地计算机向远程服务器发送数据。
server.py
import socket, pickle
import env
print("Server is listening on port %s..." % env.PORT)
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.bind((env.HOST, env.PORT))
s.listen(1)
conn, addr = s.accept()
print("Connected to %s" % s
浏览 6提问于2021-04-21得票数 1
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是否有任何方法来清除/释放/删除html5中的音频上下文？
我已经读过了下面的教程，但什么也找不到。
浏览 3提问于2015-08-21得票数 1
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我是Pytorch的初学者，我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
1回答
库达走出记忆梦想之旅
、、、
几天前，我用我的脸运行了这个已知的，并得到了一些结果。但昨天，我想重新训练它，使它更好(再次尝试使用相同的照片)，现在，它把这个抛出内存异常：
RuntimeError:库达内存不足。尝试分配1024.00 MiB (GPU 0；14.76 GiB总容量；12.24 GiB已经分配；501.75 MiB空闲；13.16 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存，尝试设置max_split_size_mb以避免碎片化。请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`文档
我想知道是否有人有同样的问题，并知道为什么这是现在，而不是以
浏览 10提问于2022-10-03得票数 -1
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我有一个应用程序可以向另一个应用程序发送消息。在预置Win8 8系统下，这很好。您给它类或标题，它使用enumwindows并找到目标窗口。使用Win8，您只能枚举顶级窗口，这意味着TApplication类。发送方对此很满意，但接收方不满意。
为了捕捉消息，我在我的目标表单中使用了这段代码.
function Tmain.AppMsgHookFunc(var wmsg : TMessage) : Boolean;
begin
Result := False;
if wmsg.Msg = WM_COPYDATA then begin
// Post the caught me
浏览 6提问于2014-10-10得票数 0
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3回答
我尝试编写一个获取字符串的过程，并将其复制到堆栈上。
这是我的代码：
cpyStr proc
mov bp, sp
; save the IP
mov bx, sp
; copy the counter loop
mov cx, [bp+4]
; make local variable - need 30 bytes
sub sp, [bp+4] * 2; length is byte so duplicate for word ...
; copy the string's offset
mov si, [bp+2] ;
浏览 1提问于2012-06-08得票数 1
我试图在A100图形处理器上使用我当前的代码，但是我得到了这个错误：
---> backend='nccl'
/home/miranda9/miniconda3/envs/metalearningpy1.7.1c10.2/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:104: UserWarning:
A100-SXM4-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.
The curre
浏览 12提问于2021-04-08得票数 9
我使用python多处理来并行运行8个pytorch进程(针对8个CPU核心和8个GPU线程)。但它消耗了48个GPU和24+图形处理器线程。谁有一些关于如何将48个CPU和24+图形处理器减少到8个CPU核心和8个GPU线程的线索？ htop screenshot (py38) [ec2-user@ip current]$ nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 450.119.03 Driver Version: 45
浏览 43提问于2021-07-13得票数 0
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2回答
在过去的几周里，我一直在尝试涉足人工智能，我尝试着用conda安装pytorch，看起来一切正常，但随后我收到了错误消息：
ImportError: /home/lp35791/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so: cannot read file data
我一直在网上搜索，但似乎找不到这个错误的答案。我已经卸载并重新安装了anaconda，当我创建一个新环境并安装numpy和pytorch时，numpy成功导入，但pytorch没有。我只是想知道问题出在哪里。任何帮助都将不胜感激！
浏览 7提问于2021-07-06得票数 0
4回答
这段锁定代码是否有效？
、、、、
我有一个可以写入的StreamWriter。
当行数达到500行时，它会关闭它并移动文件。
我也添加了一个计时器，所以每隔5秒它就会关闭它并移动文件。
显然，如果计时器启动并关闭StreamWriter，然后在MyMethod中尝试写入StreamWriter，它将抛出一个抖动。因此，我添加了一些锁，试图防止任何问题，所以如果计时器启动，它会关闭StreamWriter，分配一个新的文件名，然后在锁之后，如果MyMethod试图写入它，一切都应该是正常的。
你认为下面的代码是否足够好来处理任何问题？
private readonly object objLock = new objec
浏览 2提问于2011-02-09得票数 0
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我安装了几个PyTorch版本(CUDA 11.7 nightly、CUDA 11.6 nightly、11.3)，但每次torch.version.cuda都返回10.2。
我想在CUDA 11.7上运行PyTorch。我的显卡有CUDA功能sm_86。
[me@legion imagen-test]$ sudo pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
...
[me@legion imagen-test]$ python
>&
浏览 30提问于2022-05-29得票数 2
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是否有一个API，说明如何获取pytorch网络的输入和输出节点？我尝试了model.features()，但这不会有帮助。
例句:我得到了一个netron网络，它的结构在netron：中
Conv2d，MaxPool2d和线性可以很容易地被解析。我在获取输入节点和输出节点的名称和大小等信息时遇到了麻烦。
浏览 2提问于2020-05-09得票数 0
2回答
我正在使用Pytorch中实现的autogrid来训练神经网络，我需要计算整个算法的计算复杂度。我在哪里可以找到完整的autograd计算复杂度的计算？我在Pytorch文档中进行了搜索，但没有找到任何答案。谢谢
浏览 17提问于2019-01-10得票数 0
我正在从链接中阅读android架构。
在第一次尝试的时候，我无法理解所有的东西，除了零碎的东西。
我明白什么？
1)
有一种叫做“同步框架”的东西。-好的
2)
这个同步框架可以在进程之间、用户空间和内核空间之间使用。-好的
3)
用于异步机构。-好的.
4)
假设没有同步框架.
void display_buffer(struct dma_buf *buf);
有一个显示系统来显示给定的缓冲区。
while (1) {
-> Fill the buffer( buf)
-> call display_buffer(buf); -> Display
浏览 0提问于2015-11-21得票数 1
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3回答
向后读取二进制文件
、、、
我需要做的是向后读入一个文件。
这里有一张图片的链接，它能更好地显示我的意思。
String s = Integer.toHexString(hexIn);
if(s.length() < 2){
s = "0" + Integer.toHexString(hexIn);
}
为了确保十六进制不会遗漏末尾的任何零(我在这个网站上找到了：：)
浏览 0提问于2011-01-31得票数 0
我之前已经从C++推断出了TensorFlow图。现在我开始研究如何通过C++推断PyTorch图。 我的第一个问题是，我如何知道推荐的cuDNN版本与LibTorch一起使用，或者我是否正在进行自己的PyTorch编译？ 确定推荐的CUDA版本很容易。转到https://pytorch.org/并选择Quick Start Locally下的选项(PyTorch Build、Your OS等)该网站明确表示推荐CUDA10.1，但没有提到cuDNN版本，在谷歌搜索后，我找不到这个问题的确切答案。 根据我对ubuntu上的PyTorch的了解，如果你使用Python版本，你必须安装CUDA驱
浏览 45提问于2020-02-02得票数 1
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1回答
我在Xcode中得到了一个非常不一致的错误：
malloc: *** error for object 0x1041146f8: incorrect checksum for freed object - object was probably modified after being freed. *** set a breakpoint in malloc_error_break to debug
我知道这不是我的代码，因为32位构建工作正常(体系结构设置为标准32/64，构建活动体系结构设置为否)。它偶尔也会工作得很好，即使我不改变任何评论，但只有大约10%的时间。
我使用断点跟踪了这个
浏览 0提问于2013-01-14得票数 2
对于C++中的PyTorch张量，我尝试做一些类似于0的事情，如果i<1，则。我尝试使用tensor.accessor()，但它似乎要求您事先知道维度。而我想动态地传递它。
有没有什么办法我可以在Pytorch的C++中做这件事？
浏览 1提问于2019-11-14得票数 0
我是一个使用图形数据库的初学者。据我所知，在tinkerpop文档中，valueMap()返回特定vertex.But的属性数组，我找到了另一个类似mapsValue()的方法。我可以提前知道please.thanks的区别吗？
浏览 15提问于2019-05-30得票数 1
我尝试使用ONNX将MATLAB模型转换为PyTorch，就像Andrew在这里提出的那样：
我尝试使用以下代码运行模型：
import onnx
from onnx2pytorch import ConvertModel
import torch
onnx_model = onnx.load ('resnet50.onnx')
pytorch_model = ConvertModel(onnx_model)
model = torch.load(pytorch_model)
但我发现了一个错误：
AttributeError：'ConvertModel‘对象
浏览 1提问于2021-02-21得票数 0
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3回答
我用1->2->3打印出了一个单链表。然后，我尝试使用free(head);释放head的内存，并将0->2->3作为输出。
我想知道为什么头节点的*next在释放内存后仍然存在。当我传递给print函数时，我认为*head中应该没有任何东西了。
对不起，我是C语言和内存管理的新手。如果可能的话，请给我一些提示。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
struct ListNode{
int val;
struct ListNode *next;
} ListNode;
void
浏览 0提问于2016-07-27得票数 1
我的问题是在Android中播放、暂停/停止和设置音频的相对延迟。具体而言:与播放音频剪辑相比，暂停/停止音频剪辑的延迟是否相同或较低；同样，设置剪辑的音量(或系统音量)是否比播放剪辑的延迟相同或更低。
对于上下文，假设在Android中播放音频剪辑的延迟为150 is，即SoundPool.play在T=0m上执行，最终用户在T=150ms上听到声音。
在T=200m，程序执行SoundPool.pause。如果暂停延迟也是150米，这意味着终端用户在T=350m之前不会听到暂停，直到他们听到了200米的剪辑。然而，如果暂停延迟是50米，那么声音就会在T=250m停止，因为最终用户只有100
浏览 4提问于2015-03-15得票数 2
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两者有什么区别？
+ (instancetype)dataWithBytes:(const void *)bytes length:(NSUInteger)length;
和
+ (instancetype)dataWithBytesNoCopy:(void *)bytes length:(NSUInteger)length;
另外，
+ (instancetype)dataWithBytesNoCopy:(void *)bytes length:(NSUInteger)length freeWhenDone:(BOOL)b;
如果是b == YES，它会在转换成数据后自动释放字节吗？
我正在
浏览 5提问于2015-05-19得票数 4
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我试图在tensorflow中创建简单的4层(包括输入层)神经网络来处理MNIST数据。它能很好地完成以下图形定义，
Graph1
with tf.name_scope("layer1"):
z1 = tf.matmul(x,w1) + b1
a1 = tf.nn.sigmoid(z1)
with tf.name_scope("layer2"):
z2 = tf.matmul(a1,w2) + b2
a2 = tf.nn.sigmoid(z2)
with tf.name_scope("layer3"):
z
浏览 0提问于2017-10-10得票数 0
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1回答
我在从我正在开发的iphone应用程序的套接字上发送数据时遇到了困难。简而言之，我想连接到特定端口上的tcp服务器，发送数据有效负载，然后关闭套接字。
看来，如果套接字在关闭之前不刷新等待缓冲区的数据。
这是我的代码：
int port = 1234;
CFReadStreamRef readStream;
CFWriteStreamRef writeStream;
CFStreamCreatePairWithSocketToHost(kCFAllocatorDefault, (CFStringRef)host, port, &readStream, &writeStream)
浏览 0提问于2011-05-30得票数 1
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这可能是一个非常愚蠢的问题，但总得有个开始吧。我正在玩NVDIA的rapids.ai图形处理器增强型docker容器，但这个(大概是设计上的)不带pytorch。当然，现在我可以每次都做一个pip install torch torch-ignite，但这既烦人又消耗资源(而pytorch需要大量下载)。在容器中持久化pip install的认可方法是什么？
浏览 26提问于2020-04-28得票数 0
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