arXiv上的一篇新研究论文调查了机器学习应用程序中低效编码实践对环境的影响，特别关注TensorFlow和Keras。该研究量化了诸如模型重用不当和未释放的张量引用等资源泄漏如何导致能源消耗和碳排放增加。初步结果表明，这些编码缺陷会使电力使用量增加约32%至46%，凸显了在机器学习开发中需要更好的资源生命周期管理。 AI
影响 强调了低效机器学习代码对环境造成的重大成本，敦促开发人员优先考虑可持续性。
排序理由 学术论文，详细介绍了对机器学习代码中资源泄漏及其环境影响的实证调查。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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