本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇是Pytorch专题第一篇文章. 大家好,由于我最近自己在学习Pytorch框架的运用,并且也是为了响应许多读者的需求,推出了这个Pytorch专题.由于这个专题是周末加更的,所以不能保证更新进度,我尽量和其他专题一样,每周一更. Pytorch简介 Pytorch底层是Torch框架,Torch框架是一个科学计算框架,拥有一个与Numpy类似的张量操作库.非常灵活,但是它的语言是Lua,比较小众,因此没有广泛流行. 后来开发团

这是 CVPR 2018 的一篇少样本学习论文:Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 源码地址:https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL 环境选用 Tensorflow 1.4 因为他是 cuda8 的. 切换conda源 bash /public/script/switch_conda_source.sh 创建虚拟python环境 conda creat

https://github.com/kinfkong/ikatago-resources/tree/master/dockerfiles 从作者的库中可以看到,该程序支持cuda9.2.cuda10.cuda10.1.cuda10.2.cuda11.1等镜像,矩池云上的镜像基本上都可以满足他的要求,可以任意选用. 案例:用的cuda10.2的镜像 利用脚本安装 cd ~; /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://ikatago-resources.oss-cn-b

简介 nvidia-smi全称是NVIDIA System Management Interface ,它是一个基于NVIDIA Management Library(NVML)构建的命令行实用工具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备. 详解nvidia-smi命令 接下来我介绍一下,用nvidia-smi命令来查询机器GPU使用情况的相关内容.​ nvidia-smi 我以上图的查询内容为例,已经复制出来了,如下, (myconda) root@8dbdc324be74:~# nvid

方法一(简单) 矩池云上的k80因为内存问题,请用其他版本的GPU去进行编译,保存环境后再在k80上用. 准备工作 下载dlib的源文件 进入python的官网,点击PyPi选项,搜索dilb,再点击release,便可以下载dlib的任何版本的源文件. 下载网站:https://pypi.org/project/dlib/#history 下载后上传到矩池云的网盘,可以查看矩池云怎么上传文件夹? 切换源 sh /public/script/switch_apt_source.sh 安装依赖 a

这里我是用PyTorch 1.8.1来安装的 拉取仓库 官方仓库 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet 镜像仓库 git clone https://github.com.cnpmjs.org/AlexeyAB/darknet.git 安装opencv apt-get update apt-get install libopencv-dev -y 修改Makefile 在 /darknet/ 目录下找到 Makefile 进行修改 GPU=1

FinRL-Libray 项目:https://github.com/AI4Finance-LLC/FinRL-Library 选择FinRL镜像 在矩池云-主机市场选择合适的机器,并选择FinRL-Library镜像. 登录服务器 在租用列表中查看服务器信息,有两种连接登录方式. JupyterLab登录: 浏览器访问JupyterLab链接. 进入FinRL-Library目录,选择相应的程序运行. 运行*.ipynb 选择相应的ipynb文件(如FinRL_ensemble_stock_t

Tensorflow用户使用TensorBoard 矩池云现在为带有Tensorflow的镜像默认开启了6006端口,那么只需要在租用后使用命令启动即可 tensorboard --logdir logs --bind_all 或者 tensorboard --logdir logs 其中 logs 是 TensorBoard 的日志输出路径,您可以将其修改为您自己的路径. # 案例如下 tensorboard --logdir /mnt/logs/log --bind_all Pytorch用

矩池云将 keras 预训练模型保存目录为 /public/keras_pretrained_model/ 使用方法: 先执行命令,创建目录 mkdir -p ~/.keras/models/ 然后将预训练模型复制进去. 但是其中因为cifar-10的特殊之处所以只有cifar-10这个数据集需要对它进行改名才能正常使用 cp /public/keras_datasets/cifar-10-python.tar.gz ~/.keras/datasets/cifar-10-batches-py.t

我选用的是cuda10.1纯镜像 案例来自paddlepaddle官方PaddleGAN库中,可以查看 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/ https://github.com/wzmsltw/PaintTransformer 安装需要的软件包 apt-get install cuda-cusolver-dev-10-1 conda install paddlepaddle-gpu==2.1.2 cudatoolkit=10.1 --channe

关于源的加速和使用 bash /public/script/switch_conda_source.sh 输入想要切换的源前面的序号,然后按回车,源会自动切换. 当然这个地方需要注意的是如果遇到一些国内没有镜像的源可能需要在那个前面加上官方源 我这里以RAPIDS官方给出的命令为例 conda create -n rapids-21.10 -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge \ rapids-blazing=21.10 python=3.7 cudatool

使用的是P100,cuda11.1base镜像 创建虚拟环境 conda create -n py36 python=3.6 conda deactivate conda activate py36 安装依赖包 apt update apt-get install libopencv-dev libopenblas-dev libopenblas-base libhdf5-dev protobuf-compiler libgoogle-glog-dev libgflags-dev libprot

选用CUDA10.0镜像 添加nvidia-cuda和修改apt源 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - && \ echo "deb https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/ /" > /etc/apt/sources.list.d/c

本教程租用的是2080ti,3.7多框架镜像. 添加nvidia-cuda的阿里源 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/ /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.l

官方仓库:https://github.com/ultralytics/yolov5 官方文档:https://docs.ultralytics.com/quick-start/ 此案例我是租用了k80 镜像选择的是pytorch1.8.1 克隆仓库 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 这个地方我用了国内的镜像加速 https://github.com.cnpmjs.org/ultralytics/yolov5.git 安装需要

租用机器添加默认端口 点击展开高级选项 点击添加端口配置 添加Visdom默认端口,选择 http 端口填入 8097 进入环境安装并使用 JupyterLab 链接 是本次实验用来安装实验的工具 HTTP 8097端口 链接 打开是你的Visdom了 安装 pip install visdom 启动 python -m visdom.server 注意 bash ioloop.install() # Needs to happen before any tornado imports! Che

1.nohup 用途:不挂断地运行命令. 语法:nohup Command [ Arg - ] [ & ] 无论是否将 nohup 命令的输出重定向到终端,输出都将附加到当前目录的 nohup.out 文件中. 如果当前目录的 nohup.out 文件不可写,输出重定向到 $HOME/nohup.out 文件中. 如果没有文件能创建或打开以用于追加,那么 Command 参数指定的命令不可调用. 退出状态:该命令返回下列出口值: 126 可以查找但不能调用 Command 参数指定的命令. 12

选择cuda10.1的镜像 更新源及拷贝文件到本地 apt-get update cp -r /public/database/milvus/ / cd /milvus/ cp ./lib/* /usr/lib/ 安装mysql等必备的包 apt-get install mysql-server dpkg -i libmysqlclient-dev_5.6.25-0ubuntu1_amd64.deb libmysqlclient18_5.6.25-0ubuntu1_amd64.deb 安装lib

cuda版本可能对系统,驱动版本会有影响,修改之前需要先进行确认 1.检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 2.导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.

修改与之前修改nvcc.cuda这些的原理是一样的. 国内镜像 https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ 检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04,请用下面的命令 curl -fsSL https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learni

国内镜像 https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ubuntu1804/x86_64/ 检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 18.04,请用下面的命令 curl -fsSL https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ubuntu