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RSS订阅原创 模型训练过程中内存占用过大
关键点：原始数据大小，数据存储方式、模型并行处理、模型训练目标（比如模型训练结果需要输出未来一周的数据，那么可以以训练24*7个模型的技术路线进行）内存占用量估算：原始数据大小（数据存储方式为float64）*模型并行数量（通常为n_jobs。以上估算中数据存储方式由float64变为float32，原始数据大小会缩小一半左右。参数 ，但也要注意除模型之外的并行，如寻参、多目标并行训练等）*模型训练目标数。模型并行数量降低（牺牲速度，提升稳定性，减小内存占用）原始数据存为float32格式（牺牲精度）
2025-10-11 15:20:15
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原创 Docker环境ubuntu系统下，python3.10版本使用lightgbm基于nvidia显卡训练，报错No OpenCL device found
2.编译并安装 GPU 版 LightGBM。lightgbm版本不对，不支持GPU。缺少lightgbm（GPU）环境.1.安装lightgbm基础环境。3.验证是否可以用GPU。
2025-10-11 14:53:40
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原创 neo4j导入导出
3.安装目录的conf目录有个neo4j.conf，把dbms.default_database=neo4j注释掉，下面加一个dbms.default_database=SJZKT。--from后面是dump文件路径，--database后面是导入的数据库，这个数据库要没建立过，起一个没用过的名字。2.neo4j安装目录的bin目录下，cmd执行导入指令。neo4j是需要导出的数据库名称，--to后面是导出的路径。3.导出路径中可以看到dump格式的导出文件。1.neo4j stop 服务关掉。
2024-12-11 17:41:32
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原创 【无标题】
依赖包目录中打开cmd，用 pip install --no-index --ignore-installed --find-links=“依赖包目录” -r requirements.txt 命令，完整自动依赖包安装。2.在requestments.txt 清单所在目录进入cmd，使用 pip download -d ./“依赖下载目录” -r requirements.txt 命令，下载所有依赖包。把依赖包目录中不符合的包删掉，去pypi官网，下载正确的依赖包。
2024-12-02 05:27:48
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空空如也
空空如也
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