很久没写博客了,突然想起来之前说过要说说TensorFlow,边学边记录,就来写一写吧
如果是深度学习的重度用户,首选的操作系统是Linux,虽然操作门槛高一些(如命令行操作),但Linux的开发环境很友好,可以减少很多依赖包不兼容的问题,可以大大提高效率。Linux的发行版很多,比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
在上一篇博客 【Linux 内核】进程优先级与调度策略 ① ( SCHED_FIFO 调度策略 | SCHED_RR 调度策略 | 进程优先级 ) 中 , 简单介绍了 " 进程调度策略 " 与 " 进程优先级 " 概念 , 本篇博客开始继续介绍进程调度的代码细节 ;
在现代科学和工程中,数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架,适配常见的并行模型(MPI应用)。利用海量弹性的云资源,有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
at 命令是 Linux 中用于执行一次性任务的经典工具。通过 at 命令,您可以指定任务的执行时间,并在指定的时间运行脚本或命令。
常用命令 [root@h101 qshell]# ./qshell_linux_amd64 -h QShell v1.6.0 Options: -d Show debug message -v Show version -h Show help Commands: account Get/Set AccessKey and Se
因为工作需要,当前所负责的项目较多;但是人力紧缺,其中绝大部分项目平时也不会去跟进迭代。所以经常需要批量拉取最新的代码查看最新的改动。
" Linux 应用进程 " 可以根据 " Linux 内核 " 提供的 " 调度策略 " 选择 " 调度器 " ;
完全删除某空间下的文件 [root@h101 copy]# ../qshell_linux_amd64 listbucket qiniucloud-goods list.video [root@h101 copy]# ../qshell_linux_amd64 batchdelete qiniucloud-goods list.video <DANGER> Input hdbiha to confirm operation: hdbiha All deleted! [root@h101
上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】分区伙伴分配器 ⑤ ( 区域水线 | 区域水线数据结构 zone_watermarks 枚举 | 内存区域 zone 中的区域水线 watermark 成员 ) 中讲解了 区域水线概念 , 本篇博客中开始分析 根据水线 进行 水位控制 的机制 ;
我们的目标是在Windows 10系统上具体实现DeepMind论文中强化学习算法Q-learning Network(DQN)的训练过程。
.sh还需要处理DOS文件和UNIX文件的差异,使之可执行。在Linux命令行逐条执行:
通过编写Shell命令发送给linux内核去执行, 操作就是计算机硬件. 所以Shell命令是用户操作计算机硬件的桥梁,
与 at 命令不同的地方在于 batch 命令不需要指定时间,自动在系统空闲的时候执行指定的任务。系统空闲指的是系统负载平均值低于 0.8 或 atd 调用中指定的值。
Slurm是一个开源,容错,高度可扩展的集群管理和作业调度系统,适用于大型和小型Linux集群。主要有三个功能:
在上一篇文章中,我们知道,到 Linux 2.6.23 版本后,linux 实际上维护了一组调度器来实现不同的调度需要,它们被分为了四层:
chgm chgm 修改七牛空间中的一个文件的MimeType [root@h101 qshell]# ./qshell_linux_amd64 chgm qiniucloud-goods 2015/11/10/test/qshell_windows_386_test_cccccopy.exe image/jpeg Done! [root@h101 qshell]# ./qshell_linux_amd64 stat qiniucloud-goods 2015/11/10/test/qsh
PlaidML是一种高级且可移植的张量编译器,用于在笔记本电脑,嵌入式设备或其他设备上进行深度学习,而这些笔记本计算机,嵌入式设备或其他设备未充分支持可用的计算硬件,比如Nvidia显卡。
本文将介绍slurm,一个 Linux服务器中的集群管理和作业调度系统。并对其基础命令和运行方式进行实战演练。
MySQL 8 开始支持使用资源组控制系统CPU资源的分配,将服务器内运行的线程分配给特定组,以便线程根据组可用的资源执行。组属性可以控制其资源,包括VCPU的个数和线程的优先级。DBA可以根据不同的工作负载修改这些属性。 默认情况下,有一个系统组和一个用户组,分别名为SYS_default和 USR_default。无法删除这些默认组,并且无法修改其属性。每个默认组都没有CPU关联,优先级为0
-- 通过df -h 查看,/home目录大小不足。通过增加一块硬盘,扩大/home大小。
上篇我们介绍了Skywalking的基本概念与如何接入.Net Core项目,感兴趣可以去看看:
从Linux 2.6.23开始,默认的调度器为CFS,即"完全公平调度器"(Completely Fair Scheduler)。CFS调度器取代了之前的"O(1)"调度器。
paramiko 是一个用于在Python中实现SSHv2协议的库,它支持对远程服务器进行加密的通信。目前该模块支持所有平台架构且自身遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接,你可以在Python中实现SSH客户端和服务器,并进行安全的文件传输和远程命令执行。
(1) Linux系统,使用windows系统也可以完成,但是使用Linux效率更高。
TorchFusion 基于 PyTorch 并且完全兼容纯 PyTorch 和其他 PyTorch 软件包,它供了一个全面的可扩展训练框架,可以轻松用开发者的 PyTorch 模型进行训练,评估和运行推理。
安装教程:Installing the NVIDIA Container Toolkit
有没有想到小夕今天会发文章呢?( ̄∇ ̄)有木有超级想小夕呢( ̄∇ ̄) 小夕在前面写了一堆纯理论和半理论的文章,不要怕,这次来一篇纯工程的tricks集合! 如果有人问小夕:"小夕,要是人工智能的就业岗位一夜之间消失了,你会去转行做什么呢?" 答曰:"当然是去做Linux运维啊23333" 小夕有一台自己负责的GPU服务器,她可让小夕操碎了心呐。最近好不容易把这娇气的小公举拉扯大了,下面就向各位服务器宝宝的爸爸妈妈们传授一下育女经验,让她早日成长为一个省心的深度学习服务器。 下面小夕将依次介绍: 操作系统建议
本文研究了使用R语言进行深度学习在图像分类问题上的应用,并对比了使用不同框架和不同训练方式对模型性能的影响。结果表明,虽然R语言本身无法直接进行深度学习,但使用TensorFlow和Keras等框架和库,可以有效地进行深度学习图像分类。同时,使用预训练模型和数据增强技术可以进一步提高模型性能。
UPDATE:2014.3.10.已验证,使用密钥最好,http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/97976.htm。
BatchShell是一款基于SSH2、FTP、FTPS、Telnet等多协议自动化运维工具,具备Windows、Mac、Linux等多终端版本,
动态链接库(又简称动态库)是很多工程项目中不可缺少的一部分。俗称.so文件(姑且就以linux系统为例,在windows中称为dll,在mac中为的dylib),在平时的使用中我们对其察觉可能并不是很深,但其实我们玩电脑的时候无时不刻在使用动态链接库。
Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计。特别是LSM算法。
Linux内核有多种锁机制,比如 自旋锁、信号量 和 读写锁 等。不同的场景使用不同的锁,如在读多写少的场景可以使用读写锁,而在锁粒度比较小的场景可以使用自旋锁。
Paramiko是一个用于执行SSH命令的Python第三方库,使用该库可实现自动化运维的所有任务,如下是一些常用代码的封装方式,多数代码为半成品,只是敲代码时的备份副本防止丢失,仅供参考,目前本人巡检百台设备完全无压力。
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,非常适合Kubernetes集群的监控。Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统,比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。
在深度学习或者其他参数优化领域中,对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化,也是一个非常重要的工作。一个好的可视化工具,可以更加直观的展示计算结果,可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息。而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口。常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight,本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法。
微软宣布将多平台通用ONNX机器学习引擎开源,此举将让机器学习框架,向着机器学习框架的标准化和性能优化方向迈进了一大步。
1. 使用&符号在后台执行命令 你可以在Linux命令或者脚本后面增加&符号,从而使命令或脚本在后台执行,例如:. $ ./my-shell-script.sh & 2. 使用nohup在后台执行命令 使用&符号在后台执行命令或脚本后,如果你退出登录,这个命令就会被自动终止掉。要避免这种情况,你可以使用nohup命令,如下所示: $ nohup ./my-shell-script.sh & 3. 使用screen执行命令 通过nohup和&符号在后台执行命令后,即使你退出登录,这个命令也会一直执行。但是,你
RocksDB是Facebook的一个实验项目,目的是希望能开发一套能在服务器压力下,真正发挥高速存储硬件(特别是Flash存储)性能的高效数据库系统。这是一个C++库,允许存储任意长度二进制kv数据。支持原子读写操作。
现在,我们将提交另一个依赖于先前作业的作业。 有许多方法可以指定依赖条件,但是“singleton ”是最简单的。 Slurm -d singleton 参数告诉Slurm在之前所有具有相同名称的作业完成之前不要调度此作业。
上次在云函数里面整了一个嵌入式的SQL数据库以后爽的连云开发数据库都不想用了。不过有的时候还是需要用到kv存储,那能不能也serverless一把呢?level就是一个还不错的选择。打包一个层以后直接引用就可以了:
众所周知,Ghidra是一个免费的开源软件,可以对包括移动应用程序在内的可执行程序(二进制)进行逆向工程分析。Ghidra支持在多个操作系统平台上安装和使用,包括Windows、Linux和MacOS。
Deployment的部署可以指定副本Pod分布在多个Node节点上,且每个Node都可以运行多个Pod副本。而DaemonSet呢,它倔强地保证在每个Node上都只运行一个Pod副本。
在win系统下复现SPSR代码出现这种错误,查询资料发现是windows系统的问题。
rdma The RDMA I/O engine supports both RDMA memory semantics (RDMA_WRITE/RDMA_READ) and channel semantics (Send/Recv) for the InfiniBand, RoCE and iWARP protocols. falloc IO engine that does regular fallocate to simulate data transfer as fio ioengine. DDIR_READ does fallocate(,mode = keep_size,) DDIR_WRITE does fallocate(,mode = 0) DDIR_TRIM does fallocate(,mode = punch_hole) e4defrag IO engine that does regular EXT4_IOC_MOVE_EXT ioctls to simulate defragment activity in request to DDIR_WRITE event rbd IO engine supporting direct access to Ceph Rados Block Devices (RBD) via librbd without the need to use the kernel rbd driver. This ioengine defines engine specific options. gfapi Using Glusterfs libgfapi sync interface to direct access to Glusterfs volumes without options. gfapi_async Using Glusterfs libgfapi async interface to direct access to Glusterfs volumes without having to go through FUSE. This ioengine defines engine specific options. libhdfs Read and write through Hadoop (HDFS). The 'filename' option is used to specify host, port of the hdfs name-node to connect. This engine interprets offsets a little differently. In HDFS, files once created cannot be modified. So random writes are not possible. To imitate this, libhdfs engine expects bunch of small files to be created over HDFS, and engine will randomly pick a file out of those files based on the offset generated by fio backend. (see the example job file to create such files, use rw=write option). Please note, you might want to set necessary environment variables to work with hdfs/libhdfs properly. mtd Read, write and erase an MTD character device (e.g., /dev/mtd0). Discards are treated as erases. Depending on the underlying device type, the I/O may have to go in a certain pattern, e.g., on NAND, writing sequentially to erase blocks and discarding before overwriting. The w
前不久我们梳理了Linux中的计划任务—Crontab调度重复执行的任务,但是有些场景我们只是需要执行一次,执行完就结束任务该怎么办呢? 这里我们要用到linux提供的at/batch命令。
简介:Oracle数据导出工具sqluldr2可以将数据以csv、txt等格式导出,适用于大批量数据的导出,导出速度非常快。导出后可以使用Oracle loader工具将数据导入。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云