Twinparadox Factory

빅데이터 처리나 딥러닝을 하다보면 자연스럽게 마주하는 문제가 바로 메모리 문제다. 빅데이터 처리 같은 경우 그냥 파이썬에서 Numpy나 Dataframe을 사용하는 과정에서 발생하는 일이 흔하고, 그때마다 gc를 호출하거나, 처리하는 데이터의 양을 분할하는 방법, 변수 타입 변경 등 다양한 방법이 있어서 해결하기 쉬운데, 딥러닝은 그게 쉽지가 않다. 그래도 시도해볼 방법은 있다. 주로 메모리 에러를 마주할 때 보게 되는 메세지는 아래 부류들이다. OOM(Out of Memory)Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN fa..

포인터, 변수의 주소에 대해서 그냥 책으로 그림만 그려가면서 공부하면지나치게 추상적으로 받아들여지고 실제로 그렇게 작동하는지 의심을 할 수도 있다.실체를 눈으로 보길 원하는 사람들에게 이건 반드시 그렇게 동작한다고 이야기하거나, 그냥 무작정 이렇게 돌아가니까 그런 줄 알고 활용만 잘하면 된다라고 하기보다는 직접 보여주는 게 좋은데, 비주얼 스튜디오(Visual Studio)의 편리한 디버깅 툴을 이용하면 어렵지 않게 실제 메모리에 어떻게 할당되는지 볼 수 있다. #include #include using namespace std; class Student { public: string name; int sNo; void Print(); static int studentNumber; static Stude..

프로그램 실행 시 할당되는 메모리 영역은 Code, Data, Stack, Heap, 네 가지로 분류할 수 있는데, 이에 대한 이해가 아예 없는 상태에서도 자연스럽게 Stack, Heap에 대한 감이 잡히게 된다. 확실히 이들에 대해서 조금 정리해두는 것이 좋을 것 같아 글을 끄적여 놓는다. Code작성한 코드라고 보면 되며 프로그램 종료 시점까지 메모리에 적재됨. Data전역 변수, static 변수 등이 저장되는 영역으로 이 역시 프로그램 종료 시점까지 메모리에 적재됨. Stack자료구조를 접한 사람들이 아는 그 스택의 성격(LIFO)을 가지고 있음.함수 호출, 지역 변수, 매개 변수, 반환 값 등을 저장하며, 함수 종료 시점에 시스템에 반환됨.프로그램에서 사용하는 임시 메모리 영역으로, 컴파일 시점..