Мобильная версияСимптомы просты. , иногда (раз в несколько дней, хотя они, кажется, кластеризуются) я выполняю простую ячейку в Jupyterlab, например, даже 1+1, и ядро остается занятым, иногда в течение многих секунд, а иногда, как в случае, который я наблюдаю прямо сейчас, на 10+ минут и не подает никаких признаков остановки. Процессор загружен на 100 % (для этого ядра), а потребление памяти этим процессом растёт примерно на 1 МБ/сек.
Я использую расширение jupyterlab-execute-time и ещё один симптом этого эффект заключается в том, что когда это происходит, нижний колонтитул времени выполнения в правом нижнем углу текущей ячейки, показывающий время выполнения в реальном времени, не отображается во время выполнения (я предполагаю, что true время выполнения слишком мало для этого показано).
Если выполнение в конечном итоге прекращается, то окончательное время выполнения отображается в правом нижнем углу входной ячейки. В случае чего-то вроде 1+1 это будет отображаться примерно как 10 мс, даже если выполнение заняло несколько секунд при 100% загрузке ЦП.
Иногда расширение времени выполнения записывает общее время выполнения. ниже работающей ячейки (в некоторых случаях, когда фактическое время выполнения составляет O (10 мс)) но ядро продолжает работать и показывает занятость (а работающая ячейка отмечена *) в течение нескольких секунд после этого (если она когда-либо завершится).< /p>
Я также используйте плагин ipywidgets, и я подозреваю, что это корень проблемы, хотя дождаться, пока эффект не произойдет, нелегко определить количественно.
Настройка.
Я использую Windows 10, Python 3.12.8 Jupyter, работающий в среде, контролируемой Conda, с...
Код: Выделить всё
jupyter-lsp=2.2.5=pyhd8ed1ab_1
jupyter-server-mathjax=0.2.6=pyhbbac1ac_2
jupyter_client=8.6.3=pyhd8ed1ab_1
jupyter_core=5.7.2=pyh5737063_1
jupyter_events=0.11.0=pyhd8ed1ab_0
jupyter_server=2.15.0=pyhd8ed1ab_0
jupyter_server_terminals=0.5.3=pyhd8ed1ab_1
jupyterlab=4.3.4=pyhd8ed1ab_0
jupyterlab-git=0.50.2=pyhd8ed1ab_1
jupyterlab_pygments=0.3.0=pyhd8ed1ab_2
jupyterlab_server=2.27.3=pyhd8ed1ab_1
Я несколько раз переустанавливал обе среды с нуля, и поведение сохраняется.
Это похоже на ту же «типовую» проблему с расширением инспектора переменных, возникшую некоторое время назад. Но у меня это расширение не установлено.
Кто-нибудь еще видел подобное?
Обновление[/b]: Я верю в это (часто) происходит, когда рассматриваемая ячейка выдает исключение, приводящее к трассировке стека, которая по какой-то причине либо занимает очень много времени для рендеринга, либо входит в бесконечный цикл.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... pu-and-mem
