--- FAIL: TestEmployeeData (8.98s) panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference [recovered] panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference [signal 0xc0000005 code=0x0 addr=0x0 pc=0x123c20b]

### Java 中使用 JSON Path 提取字段值 在 Java 中可以利用第三方库 **JsonPath** 来解析 JSON 对象并提取指定路径下的字段值。以下是具体实现方法： #### 添加依赖项 为了使用 JsonPath 库，需先引入 Maven 或 Gradle 的依赖。 对于 Maven 项目： ```xml <dependency> <groupId>com.jayway.jsonpath</groupId> <artifactId>json-path</artifactId> <version>2.7.0</version> </dependency> ``` 对于 Gradle 项目： ```gradle implementation 'com.jayway.jsonpath:json-path:2.7.0' ``` #### 示例代码 以下是一个完整的示例代码，展示如何通过 JSON Path 提取字段值[^1]： ```java import com.jayway.jsonpath.JsonPath; public class JsonPathExample { public static void main(String[] args) { String jsonString = "{\"addtime\": \"2025-03-13 10:48:51\", \"dcdy\": \"3.7\", \"deviceSn\": \"860231061938668\", \"fmzt\": \"开阀\", \"ljl\": \"8.98\", \"wd\": \"0\", \"xhzl\": \"20\"}"; // 使用 JsonPath 解析 JSON 字符串 Object addTime = JsonPath.read(jsonString, "$.addtime"); Object dcdy = JsonPath.read(jsonString, "$.dcdy"); Object deviceSn = JsonPath.read(jsonString, "$.deviceSn"); System.out.println("Add Time: " + addTime); // 输出：Add Time: 2025-03-13 10:48:51 System.out.println("DCDY: " + dcdy); // 输出：DCDY: 3.7 System.out.println("Device SN: " + deviceSn); // 输出：Device SN: 860231061938668 } } ``` 上述代码中 `$` 表示根节点，`.field_name` 则表示访问对应的字段名称。例如 `$.addtime` 就是从 JSON 数据中获取名为 `addtime` 的字段值。 #### 处理嵌套结构 如果 JSON 是多层嵌套的对象，也可以轻松处理。假设输入如下数据： ```json { "data": { "info": { "name": "John", "age": 30 }, "status": true } } ``` 可以通过以下方式读取深层字段： ```java Object name = JsonPath.read(jsonString, "$.data.info.name"); // 获取 John System.out.println(name); ``` #### 数组中的元素提取 当遇到数组类型的字段时，可结合索引来定位目标元素。例如： ```json { "users": [ { "id": 1, "name": "Alice" }, { "id": 2, "name": "Bob" } ] } ``` 提取第一个用户的姓名： ```java Object userName = JsonPath.read(jsonString, "$.users[0].name"); // 获取 Alice System.out.println(userName); ``` --- ### 注意事项 1. 如果尝试访问不存在的键，则返回的结果可能为空或者抛出异常，这取决于配置选项。 2. 需要确保传入的是合法的 JSON 格式字符串；否则会引发解析错误。

<think>好的，用户遇到了CUDA内存不足的问题，我需要详细分析并提供解决方案。首先，用户可能是在训练或推理深度学习模型时遇到了这个问题。错误信息显示GPU总共有11.63GiB，已经分配了8.98GiB，但只有98.12MiB可用，而PyTorch保留了9.19GiB。这说明显存几乎被占满，导致无法分配新的内存。 首先，我应该考虑常见的解决方法。比如减少批量大小（batch size），这是最直接的，因为更大的batch size会占用更多显存。然后，检查是否有不必要的张量保留在内存中，比如没有使用.detach()或.cpu()将数据转移到CPU。此外，使用更小的模型或简化模型结构也能减少显存使用。 接下来，混合精度训练（AMP）可能有效，通过使用FP16减少显存占用。分布式训练也是一个选项，如果有多块GPU的话。另外，清理缓存，比如用torch.cuda.empty_cache()，但可能效果有限。 用户可能没有意识到显存被其他进程占用，所以建议检查nvidia-smi，并杀死不必要的进程。如果用户是在推理时遇到问题，可能需要使用更小的输入尺寸或分块处理。 另外，用户可能没有正确释放变量，比如在循环中累积梯度，导致显存泄漏。需要提醒用户确保梯度清零，或者使用with torch.no_grad()来节省内存。 最后，如果所有方法都无效，可能需要升级硬件，比如使用更大显存的GPU，或者使用云服务。同时，检查PyTorch版本是否有内存管理的改进，更新到最新版本也可能有帮助。 需要确保回答覆盖这些点，并且用用户能理解的语言，避免技术术语过多。同时，用户可能需要具体的命令示例，比如如何修改batch size，如何启动混合精度训练等。还要注意用户可能是在训练过程中遇到问题，所以需要分训练和推理两种情况给出建议。 可能还需要提醒用户检查是否有其他程序占用显存，比如Jupyter Notebook或其他进程。此外，确保代码中没有不必要的变量保留，比如在训练循环中正确释放中间变量。 总结下来，回答的结构应该是先分析问题原因，然后分点列出解决方案，每个方案给出具体操作步骤，最后补充其他注意事项。这样用户能一步步排查和解决问题。 </think> 要解决 CUDA 显存不足的问题，可尝试以下方法： --- ### **1. 减少批量大小（Batch Size）** 在训练或推理时，降低 `batch_size` 参数（如从 32 改为 16）： ```python # 示例：修改 DataLoader 的 batch_size train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True) ``` --- ### **2. 释放无用变量** - **手动清理缓存**： ```python import torch torch.cuda.empty_cache() ``` - **避免累积中间变量**： ```python # 在循环中及时释放中间结果 with torch.no_grad(): output = model(inputs) ``` --- ### **3. 使用混合精度训练（AMP）** 启用自动混合精度（FP16）以减少显存占用： ```python from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() with autocast(): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` --- ### **4. 检查显存占用进程** - **查看显存占用**： ```bash nvidia-smi ``` - **终止无关进程**： ```bash kill -9 [PID] # 替换为占用显存的进程ID ``` --- ### **5. 优化模型结构** - 使用更小的模型（如 ResNet-18 替代 ResNet-50）。 - 减少全连接层维度或通道数。 --- ### **6. 分布式训练** 利用多块 GPU 分摊显存压力： ```bash python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 train.py ``` --- ### **7. 其他技巧** - **梯度累积**：通过多次小批量计算梯度后再更新权重。 - **使用 `torch.utils.checkpoint`**：牺牲计算时间换取显存。 ```python from torch.utils.checkpoint import checkpoint outputs = checkpoint(model, inputs) ``` --- ### **示例完整命令** ```bash # 混合精度 + 小批量训练 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 \ train.py --batch_size=8 --amp --checkpointing ``` ---