# 假设原始文本列表为 all_texts all_texts = [ "这是一个非常长的文本样本，可能导致内存问题...", # ... 2370行文本 ] # 定义一个合适的批处理大小，例如 8, 16, 32，根据GPU内存调整 batch_size = 16 all_word_embeddings = [] for i in range(0, len(all_texts), batch_size): batch_texts = all_texts[i:i + batch_size] # 对当前批次文本进行分词 tokenized_batch = tokenizer(batch_texts, max_length=512, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt') # 将输入数据移动到GPU if torch.cuda.is_available(): input_ids_batch = tokenized_batch['input_ids'].to('cuda') attention_mask_batch = tokenized_batch['attention_mask'].to('cuda') else: input_ids_batch = tokenized_batch['input_ids'] attention_mask_batch = tokenized_batch['attention_mask'] # 模型前向传播 with torch.no_grad(): outputs_batch = model(input_ids=input_ids_batch, attention_mask=attention_mask_batch) word_embeddings_batch = outputs_batch.last_hidden_state # 将当前批次的词向量添加到总列表中 all_word_embeddings.append(word_embeddings_batch.cpu()) # 移回CPU以释放GPU内存 # 显式清空CUDA缓存，有助于防止内存碎片化 if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # 合并所有批次的词向量 final_word_embeddings = torch.cat(all_word_embeddings, dim=0) print(f"最终合并的词向量形状: {final_word_embeddings.shape}")通过这种迭代方式，每次只将少量数据加载到GPU进行计算，大大降低了单次操作的内存需求。
跨域不是单纯放开就行，关键是按最小权限原则控制来源、方法和头信息，避免因疏忽导致 CSRF 或信息泄露。
答案：通过控制并发数、优化远程调用、使用缓存和异步处理可提升Golang微服务性能。
函数模板的基本语法 定义一个泛型算法通常从函数模板开始。
通过循环遍历这些用例，逐一执行并验证结果。
本文档详细介绍了如何在PyPSA模型中使用Gurobi求解器设置时间限制。
这样，主goroutine就会等待所有子goroutine执行完毕后再退出，确保了所有并发任务的完整执行。
适合需要有序遍历或范围查询的场景。
使用net包监听端口需调用net.Listen("tcp", addr)创建TCP监听器，如":8080"表示监听本机所有IP的8080端口；通过listener.Accept()接收连接并返回net.Conn接口；每个连接应使用goroutine处理以避免阻塞；示例实现了一个简单回显服务器，读取客户端数据并返回响应；注意关闭listener和conn以释放资源，可指定"tcp4"或"tcp6"限制IP版本，地址可绑定特定IP以控制访问范围。
修改其中一个不会影响其他。
-tabwidth=8: 制表符宽度（默认8个空格）。
pd.merge()： 如果不同分组的数据之间存在关联键，可以考虑使用pd.merge()进行连接。
在 Google Workspace 管理控制台中启用域范围授权： 导航到 API 控制台。
如果你有一个 VARCHAR(20000) 的字段，在 utf8mb4 编码下，如果存储的都是4字节字符，理论上会超过这个限制。
优先使用向量化操作： 学习和实践Pandas及NumPy提供的向量化函数和方法。
Go语言的规范明确指出： 结构体x中匿名字段f的字段或方法f被称为被提升（promoted），如果x.f是一个合法的选择器，表示该字段或方法f。
PRG 模式: 这种内部转发适用于表单验证失败后重新显示表单的场景。
基本上就这些。
使用recover捕获panic并记录堆栈 在Go的defer函数中，可以通过recover()捕获panic。
掌握这些特殊方法，能让你写的类与Python的内置行为无缝集成，用起来更顺手。

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