<mxGeometry x="1110" y="410" width="190" height="500" as="geometry"/>
                </mxCell>
                <mxCell id="7" value="&lt;font style=&quot;font-size: 24px&quot; face=&quot;Roboto&quot;&gt;RAM&lt;br&gt;&lt;/font&gt;" style="text;html=1;strokeColor=none;fillColor=none;align=center;verticalAlign=middle;whiteSpace=wrap;rounded=0;strokeWidth=3;fontFamily=Roboto Mono, mono;FType=g;" parent="1" vertex="1">

process-ram.svg...

  if (TF_GetCode(status) != TF_OK) return;
  if (!grad) return;

  status->status = g->graph.AddFunctionDef(grad->record->fdef(),
                                           grad->record->stack_traces());
  if (TF_GetCode(status) != TF_OK) return;

  tensorflow::GradientDef gdef;
  gdef.set_function_name(func->record->fdef().signature().name());
  gdef.set_gradient_func(grad->record->fdef().signature().name());

E se o seu servidor remoto ou máquina virtual tiver apenas 3 GB de RAM, tentar carregar mais de 4 GB de RAM causará problemas. 🚨

### Processos Múltiplos - Um Exemplo

        "unigram_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 1,
          "token_chars": []
        },
        "unigram_search_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 1,
          "token_chars": []
        },
        "bigram_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 2,

      } finally {
        monitor.leave();
      }
    } else {
      // It is possible due to races that we are currently in the expected state even though we
      // timed out. e.g. if we weren't event able to grab the lock within the timeout we would never
      // even check the guard. I don't think we care too much about this use case but it could lead
      // to a confusing error message.

pkg debug/elf, method (*File) DynamicSymbols() ([]Symbol, error)
pkg debug/elf, var ErrNoSymbols error

# CL 106460044 debug/plan9obj, cmd/addr2line: on Plan 9 use a.out header, Aram Hăvărneanu <aram@mgk.ro>
pkg debug/plan9obj, type FileHeader struct, HdrSize uint64
pkg debug/plan9obj, type FileHeader struct, LoadAddress uint64

そして複数のプロセスは通常、**メモリを共有しません**。これは、実行中の各プロセスがそれぞれ独自の変数やメモリ等を持っていることを意味します。つまり、コード内で大量のメモリを消費している場合、**各プロセス**は同等の量のメモリを消費することになります。

### サーバーメモリー

例えば、あなたのコードが **1GBのサイズの機械学習モデル**をロードする場合、APIで1つのプロセスを実行すると、少なくとも1GBのRAMを消費します。

また、**4つのプロセス**（4つのワーカー）を起動すると、それぞれが1GBのRAMを消費します。つまり、合計でAPIは**4GBのRAM**を消費することになります。

リモートサーバーや仮想マシンのRAMが3GBしかない場合、4GB以上のRAMをロードしようとすると問題が発生します。🚨

std::vector<std::pair<string, string>> GetGradDefs(
    const tensorflow::GraphDef& graph_def) {
  std::vector<std::pair<string, string>> grads;
  for (const tensorflow::GradientDef& grad : graph_def.library().gradient()) {
    grads.emplace_back(grad.function_name(), grad.gradient_func());
  }
  std::sort(grads.begin(), grads.end());
  return grads;
}

std::vector<string> GetFuncNames(const tensorflow::GraphDef& graph_def) {

pkg image, method (*Alpha16) SetRGBA64(int, int, color.RGBA64)
pkg image, method (*CMYK) RGBA64At(int, int) color.RGBA64
pkg image, method (*CMYK) SetRGBA64(int, int, color.RGBA64)
pkg image, method (*Gray) RGBA64At(int, int) color.RGBA64
pkg image, method (*Gray) SetRGBA64(int, int, color.RGBA64)
pkg image, method (*Gray16) RGBA64At(int, int) color.RGBA64
pkg image, method (*Gray16) SetRGBA64(int, int, color.RGBA64)