文件名称：ipyexperiments：jupyteripython用于GPU和常规RAM重用的实验容器
文件大小：93KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-05 21:29:58
ram jupyter notebook gpu ipython
ipyexperiments jupyter / ipython实验容器和实用程序，用于概要分析和回收GPU和常规RAM，并检测内存泄漏。 关于 该模块的主要目的是帮助校准深度学习笔记本中的超级参数，以适合可用的GPU和通用RAM，但是，当然，它对于内存限制始终是问题的任何其他用途很有用。 这对于检测代码中的内存泄漏也很有用。 随着时间的流逝，添加了其他有助于运行机器学习实验的东西。 该软件包正在逐步发展为一组不同的帮助程序模块，这些模块旨在帮助诊断内存泄漏问题并简化调试过程。 当前，该软件包包含几个模块： IpyExperiments用于ipython / jupyter实验的智能容器（/） CellLogger每个单元内存分析器和更多功能（/） ipython utils-异常时ipython内存泄漏的解决方法（） 内存调试和性能分析实用程序（） 使用此框架，您可以运行
【文件预览】：
ipyexperiments-master
----MANIFEST.in(245B)
----ipyexperiments()
--------ipyexperiments.py(16KB)
--------cell_logger.py(11KB)
--------__init__.py(63B)
--------utils()
--------version.py(49B)
----AUTHORS.md(90B)
----docs()
--------images()
--------ipyexperiments.md(11KB)
--------utils_ipython.md(2KB)
--------utils_mem.md(3KB)
--------cell_logger.md(8KB)
----tests()
--------test_exp_cpu.ipynb(16KB)
--------test_utils_mem.py(589B)
--------conftest.py(802B)
--------test_basic.py(93B)
--------test_cl_gpu.ipynb(26KB)
--------utils()
--------test_utils_ipython.py(342B)
----CONTRIBUTING.md(456B)
----TODO.md(821B)
----CHANGES.md(5KB)
----setup.cfg(306B)
----conda()
--------meta.yaml(894B)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(1KB)
----demo.ipynb(21KB)
----Makefile(9KB)
----README.md(6KB)
----LICENSE.txt(583B)
----demo_cl.ipynb(10KB)