最近在學deeplearning相關的內容，找到了deeplearning.net這個**，上面的tutorial主要是介紹深度學習演算法，上面的實現是用python語言，用到的庫主要有numpy和theano。numpy大家比較熟悉了，不再細說；theano是乙個進行數學計算的庫，使用者可以更好的定義、計算、優化有關矩陣的數學計算。有一些重要的優勢：
本文翻譯了其中關於python記憶體管理的部分，這篇文章的重點是如何在資料量較大的時候，合理的使用python，不至於導致記憶體的不足，譯文暫且捨棄了原文的具體推導細節，只關注了在大資料場景下python的使用原則。
Python的記憶體管理
首先 記憶體管理在wiki上的定義為 記憶體管理是應用於計算機記憶體的一種資源管理形式。記憶體管理的基本要求是提供一種方法，可根據它們的請求為程式動態分配記憶體的一部分，並在不再需要時將其釋放以供重用。那麼,簡單的理解的話,記憶體管理就是控制記憶體的釋放和記憶體的分配 在看完了python官方文件後...
Python的記憶體管理
學習一門語言前，肯定是先學習這門語言的變數。要想深入了解這門語言，變數在記憶體中的管理尤其重要。python中變數的定義和宣告是很隨意的，你可以在任何你想要開始使用變數的時候去定義吧，這和c有區別。而且宣告變數的時候無需指定變數型別，它的型別會在變數賦值的時候由python內部的直譯器確定。注意，p...
python的記憶體管理
1 小資料池 2 垃圾 機制 2.1 引用計數 每個物件都保留著一塊空間,來追蹤到底有多少引用指向了這個物件,如果我們程式中的乙個變數或其他物件引用了目標物件，python將會增加這個計數值 而當程式停止使用這個物件，則python會減少這個計數值。一旦計數值被減到零，python將會釋放這個物件以...