1 .由于服务器上tensorboard使用的端口是6006,因此,连接ssh时,将服务器的6006端口重定向到自己机器上的16006端口: ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 username@remote_server_ip 2.在服务器上任意路径启动tensorboard,/home/.../...为日志存放路径. tensorboard --logdir=/home/.../... 如果报错locale.Error: unsupported locale settin

ssh -L 6006:localhost:5001 username@ml.cs.tsinghua.edu.cn -p 4513 6006是本地端口 5001是远程tensorboard绑定的端口

需求: 在ubunu16.0的服务器上使用Pytorch内嵌的tensorboard 安装 pip install tensorflow pip install tensorboardX 如果嫌慢可以加上阿里云的镜像 使用 首先在服务器上运行 tensorboard --logdir=logs 服务器给出的地址在谷歌浏览器上被拒绝访问 解决方法是:建立ssh隧道,实现远程端口到本机端口的转发,远端被侦听端口为tensorboard默认的6006端口,在SecureCRT的会话选项-->端口,添加

在用xshell等ssh工具远程连接服务器时,我们常常在服务器上运行tensorflow代码,而且模型tf.summary保存文件在服务器上,这是直接采用tensorboard会有一些小问题.直接用tensorboard --logdir=‘file’ --port=6006后,本地笔记本打开生成的url会无法显示 原文 :https://blog.csdn.net/weixin_43838622/article/details/86682172 这时解决办法如下:windows利用xshell

TensorBoard 使用和问题解决 一.启动TensorBoard 1) python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory logdir 指向 SummaryWriter 序列化数据的存储路径. 通过在浏览器中输入 localhost:6006 来查看 TensorBoard. 2)pip安装了 TensorBoard tensorboard --logdir=/path/to/log-di

转自https://blog.csdn.net/Hansry/article/details/83004648 1. 在登录远程服务器的时候使用命令: : server_name@server.address 其中server_name指工作站名字,server.address指工作站IP 2. 加载训练模型时,在终端中运行如下命令: tensorboard --logdir="/path/to/log-directory" (其中,/path/to/log-directory为自己设

在使用tensorflow时,由于本地资源的限制,一般在远程服务器上训练模型,而服务器没有图形界面,那么在训练过程中如何实时地访问tensorboard可视化数据呢? 如果服务器和本地电脑连接在同一个局域网内,只需要浏览器中输入(即可访问服务器Tensorboard): 服务器ip:端口 如果不在一个局域网,这里介绍在Xshell中的方法. 在连接服务器的会话属性中建立隧道(菜单路径:属性-隧道-TCP/IP转移-添加),设置如下转移规则: 几个参数的含义为: 类型(方向):选择local,表示

用Linux已经有很长一段时间,但主要用于嵌入式开发(用交叉工具链进行版本编译),所以用命令行就可以了,而且敲的最多的命令就是make.最近开始搭建TensorFlow的开发环境,大部分工作都是命令行完成,再加上TensorBoard可以实现web化展示,所以团队共享一台机器SSH接入就可以了.但是碰到需要用pyplot显示点图形的,命令行就不行了,所以在只有一台服务器的情况下,只能通过安装远程桌面来解决. ubuntu上xrdp的安装 xrdp是Linux上用于实现远程桌面访问的server软

在colab和kaggle内核的Jupyter notebook中如何可视化深度学习模型的参数对于我们分析模型具有很大的意义,相比tensorflow, pytorch缺乏一些的可视化生态包,但是幸好pytorch1.1官方添加了tensorboard的库,可以直接从TORCH.UTILS.TENSORBOARD 调用. 但是就目前的使用体验和反应,还是建议直接使用tensorboardX包在pytorch中进行可视化. 相比本地机中使用notebook进行可视化,在这种远程的notebook中

最近在学习一些服务器上的操作,学着熟悉Liunx系统,记录下自己踩过的坑吧 1.开机后更新系统: yum -y upgrade yum - y update 2.查看已安装的应用 yum list 3.接下来因为要用到anaconda+Python环境,配置下: 1.首先,你要知道系统现在的python的位置在哪儿: [root@root ~]# whereis python python: /usr/bin/python2.7 /usr/bin/python /usr/lib/python2.

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/

目录 (一)微信公众号开发之VS远程调试 (二)微信公众号开发之基础梳理 (三)微信公众号开发之自动消息回复和自定义菜单 前言 微信公众平台消息接口的工作原理大概可以这样理解:从用户端到公众号端一个流程是这样的,用户发送消息到微信服务器,微信服务器将接收到的消息post到用户接入时填写的url中,在url处理程序中,首先判断消息的合法性,判断成功后根据消息体的内容做相应的相应.原理很容易理解,接触过socket的可能理解起来更容易. 其实微信开发并不是很麻烦或者很难,官方给的文档也还算过的去(至

一.下篇开头的废话 终于开写下篇了,这也是我写远程调用框架的第三篇文章,前两篇都被博客园作为[编辑推荐]的文章,很兴奋哦,嘿嘿~~~~,本人是个很臭美的人,一定得要截图为证: 今天是2014年的第一天,按中国辞旧迎新的传统,也作为我2014年第一篇博客,我想开篇前要总结下2013年的技术学习.今年我当爸爸了,当爸爸的人是没啥时间研究什么技术和写博客的,所以2013年上半年我的文章很少很少,直到老婆5月回家待产才有重新拿起书,提起笔写技术博客.今年老婆要回上海了,估计2014年的博客数量又会少点,

一.iOS推送通知简介 众所周知苹果的推送通知从iOS3开始出现, 每一年都会更新一些新的用法. 譬如iOS7出现的Silent remote notifications(远程静默推送), iOS8出现的Category(分类, 也可称之为快捷回复), iOS9出现的Text Input action(文本框快捷回复). 而在iOS10, 苹果可谓是大刀阔斧般的, 对远程通知和本地通知进行了大范围的更新. iOS10推出了全新的UserNotifications框架(iOS10之前从属于UIKi

异常处理汇总-服 务 器 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 无法向会话状态服务器发出会话状态请求.请确保 ASP.NET State Service (ASP.NET 状态服务)已启动,并且客户端端口与服务器端口相同.如果服务器位于远程计算机上,请检查HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\aspnet_state\Parameters\AllowRemoteConnec

一.tomcat开发远程调试端口 方法1 WIN系统 在catalina.bat里:  SET CATALINA_OPTS=-server -Xdebug -Xnoagent -Djava.compiler=NONE -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8899 Linux系统 在catalina.sh里:  CATALINA_OPTS="-server -Xdebug -Xnoagent -Djava.compile

在<历数依赖注入的N种玩法>演示系统自动注册服务的实例中,我们会发现输出的列表包含两个特殊的服务,它们的对应的服务接口分别是IApplicationLifetime和IHostingEnvironment,我们将分别实现这两个接口的服务统称在ApplicationLifetime和HostingEnvironment.我们从其命名即可以看出ApplicationLifetime与应用的声明周期有关,而HostingEnvironment则用来表示当前的执行环境,本篇文章我们着重来了解Appli

有的时候开发环境没问题的代码在生产环境中会某些开发环境无法重现的问题,或者需要对生产环境代码进行远程调试该怎么办? Vs已经提供给开发者远程调试的工具 下面简单讲讲该怎么用,前期准备:1.本地登录账户,密码跟远程服务器保持一致(VS2012以前需要,现在我没测试,干脆也搞一样,省得出问题)2.根据服务器系统版本拷贝对应的远程调试工具到服务器然后运行里面的msvsmon.exe 3.本地开启VS,工具->附加进程 注意:限定符这里要填写计算机名,不能填写IP,我填写IP直接报错本地代码跟服务器代码

查看端口占用情况命令: netstat -tunlp |grep 8000 tomcat 启动远程debug: startup.sh 中的最后一行 exec "$PRGDIR"/"$EXEXUTABLE" start "$@"中的start修改成 jpda start ,默认的调试端口是8000 ,可以在catalina.sh 文件中设置JPDA_APPDESS=8000 使用startup.sh 或者catalina.sh jpda start

经过几天对github的研究,终于把自己想完成的给解决了,发现google真的有很多解释,但是很多也会出现一些bug,对于初学者真的很多烦恼,所以整理一份,能给初识github的你有所帮助 一,首先, 先到github网站注册账号. 二,然后创建一个仓库, Create a new repository,如下图所示: 之后在1中写下你的仓库名字然后在2中写下你的仓库的简介,最后点击"Create repository"按钮就可以创建一个git仓库 三,进入你需要上传的文件目录,右键选择