實習命令記錄

2021-09-24 00:06:43 字數 2469 閱讀 6772

5.30

1 虛擬環境配置

sudo apt-get install python3.6

virtualenv -p python3.6 『myvenv』(第一次建立資料夾時用,後面可省)

source /gpu/tangpeng2959/tmp/myvenv/bin/activate 啟用

pip install -r requirements.txt

2 oh my zsh 高亮命令列

5.31

1 ifname== 『main』:

6.31、mac下找brew install的軟體位置

1)通過brew install安裝應用最先是放在/usr/local/cellar/目錄下。

2)可以使用 brew list 軟體名 (比如 brew list oclint)確定安裝位置。

2、pycharm push到github

【pycharm命令】

1)shift + tab **塊左移,tab右移

2) 配interpreter 環境

show all…先-掉現存的,再+ ,重新配置

6.4【git命令】

git pull

git stash 在伺服器端修改過後,儲存至本地,然後撤回當前修改,從github下重新拉

git reset

git diff

6.5tensor 可以利用gpu加速,variable可以做反向求導,即儲存了梯度資訊。

variable提供了和tensor一樣的api,即能在tensor上執行的操作也可以在variable上執行。

tensorboard命令:

tensorboard --logdir /users/momo/momo_cyclegan-lsgan

【伺服器命令】

後台train+不列印在命令列

nohup python main.py > train.log 2>&1&

cat /gpu/tangpeng2959/tmp/cyclegan-pytorch/train.log

從伺服器傳檔案到跳板機:

在跳板機上:

scp -r gpu005.ali.momo.com:/gpu/tangpeng2959/tmp/cyclegan-pytorch/checkpoints/momo_cyclegan-lsgan .

scp -r gw2:~/momo_cyclegan-lsgan .

lrzsz

sz filename

從本地傳到伺服器:

scp /users/momo/trainer.py gw2:~

6.10

png是rgba4通道,jpg是rgb,需要轉換一次

from pil import image

img = image.open('test.png')

# 將乙個4通道轉化為rgb三通道

img = img.convert("rgb")

6.18

pycharm git push 工具 vcs

先commit

再git push

6.20

ctrl +左鍵 **不會點**

7.4【模型部署到手機端】

在遠端和本地訓好的model最後會被存為pt檔案,就是一段weight text資訊。然後在手機端只需要另外的無論是swift…等做相應的權重計算,做乙個forward/infer。就是相當於在部署。

cuda 加速底層框架的研究

7.7pip install path.py

ffmpeg -i img_1524.m4v -r 3 -q:v 2 -f image2 %d.png

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

print(a.reshape((2, -1)))

表示只關心row_num的時候,-1表示未知列向量數

7.17

c++ 編譯器clang

python需要經過乙個直譯器再到編譯器

7.22 python多執行緒/共享資料

8.2修改國內源來加速配置:

總結:在這邊學到了很多fancy的東西:

1)用到了tensorboardx視覺化訓練中間結果,可以看到loss的收斂情況;

2)用到了onnx和netron中間視覺化模型。

pytorch -> onnx ->tensorrt

3)用到了torch.summry來看模型size

4)用到了sourcetree/vcs版本控制

5)伺服器/vim上修改**

6)用到了跳板機、伺服器,ssh協議

7)pip install慢時,修改為國內源;配置虛擬環境。

記錄實習初期

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實習記錄 2

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