AllenNLPCoreferenceResolution存在内存问题
创始人
2024-08-07 02:01:54
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为了解决 AllenNLP Coreference Resolution 的内存问题,可以尝试以下两种方法:

  1. 增加电脑的内存。由于 Coreference Resolution 需要处理大量的文本数据,因此在运行时占用的内存较多。如果电脑的内存较小,可能会导致程序崩溃或是运行缓慢。因此可以通过升级或添加内存的方式来解决这个问题。

  2. 使用分批处理的方法。可以将需要处理的文本数据分批读入,然后每次只处理一部分,处理完后再释放内存。这样可以避免在一次性读入全部数据时导致内存占用过高。示例代码如下:

from allennlp.predictors.predictor import Predictor
from allennlp_models import pretrained
from typing import List

# 读入文本数据
texts = [...]

# 分批处理
batch_size = 32
n = len(texts)

for i in range(0, n, batch_size):
    # 读入一批数据
    batch = texts[i:i+batch_size]

    # 加载预训练模型
    predictor = Predictor.from_path(pretrained.coref)

    # 处理一批数据
    results = []
    for text in batch:
        result = predictor.predict(document=text)
        results.append(result)

    # 处理完后释放内存
    del predictor, results

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