注意：不能用于全局变量，也不能重复对同一个变量使用（除非有新变量参与）。
复用slice降低GC压力 频繁创建大slice会导致GC频繁触发。
通过分析日志并提供正确的使用方式，本文将指导用户如何利用ag_args_fit参数正确地为Autogluon模型分配GPU资源，确保训练过程能充分利用硬件加速，从而显著提升模型训练效率。
代码可读性: 变量命名应清晰明了，例如使用 $book_data_collection 或 $books_array 来表示它是一个集合。
生命周期管理： 数据库连接的生命周期（打开、关闭、连接池管理）可以在应用程序的初始化阶段集中管理。
等待机制： 在UI自动化中，time.sleep()虽然简单，但不是最健壮的等待方式。
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 假设您有一个非常大的文本列表 all_texts = ['长文本1', '长文本2', ..., '长文本N'] # N可能非常大 # 定义批次大小 batch_size = 16 # 根据您的GPU内存调整，尝试16, 8, 4等更小的值 # 分词所有文本 (注意：如果all_texts非常大，这一步本身可能耗内存，可以考虑分批次分词) # 为了演示方便，我们假设分词结果可以一次性存储 tokenized_inputs = tokenizer(all_texts, max_length=512, truncation=True, padding='max_length', # 确保所有批次长度一致 return_tensors='pt') input_ids_tensor = tokenized_inputs['input_ids'] attention_mask_tensor = tokenized_inputs['attention_mask'] # 创建一个TensorDataset dataset = TensorDataset(input_ids_tensor, attention_mask_tensor) # 创建DataLoader dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) all_embeddings = [] # 迭代处理每个批次 print(f"\n开始分批处理，批次大小为: {batch_size}") with torch.no_grad(): for batch_idx, batch in enumerate(dataloader): batch_input_ids, batch_attention_mask = batch # 将批次数据移动到GPU if torch.cuda.is_available(): batch_input_ids = batch_input_ids.to('cuda') batch_attention_mask = batch_attention_mask.to('cuda') # 模型前向传播 outputs = model(input_ids=batch_input_ids, attention_mask=batch_attention_mask) # 获取词嵌入并移回CPU（可选，但推荐，以释放GPU内存） batch_word_embeddings = outputs.last_hidden_state.cpu() all_embeddings.append(batch_word_embeddings) print(f" 处理批次 {batch_idx+1}/{len(dataloader)}，词嵌入形状: {batch_word_embeddings.shape}") # 合并所有批次的词嵌入 final_embeddings = torch.cat(all_embeddings, dim=0) print(f"\n所有文本的最终词嵌入形状: {final_embeddings.shape}")注意事项： 调整batch_size： 这是解决内存溢出最关键的参数。
domain：Cookie的有效域名。
重要的是，多态基类应定义虚析构函数，如Base的~Base()为virtual，确保delete Base时正确调用Derived::~Derived()，避免资源泄漏。
大小写敏感：虽然HTTP头本身不区分大小写，但PHP中$_SERVER的键名是固定的，应使用大写格式访问。
常见用途包括：自动备份数据库、定时发送邮件、清理缓存、同步数据等。
在POST请求分支中，form = EditPatientForm(request.POST, instance=patient) 同样需要传入instance。
在C++中，代理模式（Proxy Pattern）是一种结构型设计模式，它通过引入一个代理类来控制对真实对象的访问。
nullptr是C++11引入的类型安全空指针关键字，NULL是值为0的宏；2. nullptr能避免函数重载时的歧义，明确指向指针版本；3. nullptr不可赋值给非指针类型，提升类型安全；4. 使用auto推导时nullptr保持正确类型；5. 现代C++推荐使用nullptr以提高清晰度和安全性。
阿里云-虚拟数字人 阿里云-虚拟数字人是什么？
在C++中，拷贝构造函数是一种特殊的构造函数，用于创建一个新对象，并将其初始化为另一个已存在对象的副本。
结合 channel 和 context 实现超时控制 在实际应用中，常需限制协程执行时间。
连接关闭：确保调用 conn.Close() 释放资源，避免连接泄漏。
实现一个高效的 goroutine 池是解决该问题的关键手段。
Go语言中defer语句按后进先出顺序执行，即多个defer逆序调用，如defer fmt.Println("第一")、defer fmt.Println("第二")、defer fmt.Println("第三")输出为第三、第二、第一；defer参数在声明时求值，后续修改不影响其值，常用于文件关闭、锁释放等资源清理操作，确保函数退出前执行，提升代码安全性与可读性。

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