linux sess_循环中的sess.run_将sess.run转换为pytorch - 腾讯云开发者社区

近期公司网站全面版本升级，使用thinkphp5.1版本为基础，进行了二次开发，在全面更新后，网站链接暴涨增值98万，运行一周未出现什么问题，但是在下一周，忽然程序出现大面积404页面，查看日志及错误信息，发现是linux...通过观察tmp目录文件，发现目录内产生了大量的sess_开发的文件，数量达到了200万之多，并且每个文件都是0kb，但是每一个文件占用的空间却不是0，0kb只是文件的大小，图例如下： ?...sess_*等文件是session存储文件，默认存储位置为linux缓存目录。...2、对于数量不大的，不超过1万的，使用 rm -rf /tmp/sess_* 命令删除，使用此命令不需要进入到tmp目录下。...-name "sess_*" |xargs rm -r 命令删除，耗时和数量成正比，使用此命令需要进入到tmp目录下。

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tensorflow学习笔记（十）：sess.run()

http://stackoverflow.com/questions/42407611/how-tensorflow-handle-the-computional-graph-when-executing-sess-run...noredirect=1#comment71994086_42408368 执行sess.run()时，tensorflow是否计算了整个图我们在编写代码的时候，总是要先定义好整个图，然后才调用sess.run...那么调用sess.run()的时候，程序是否执行了整个图 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32) one =...= tf.assign(state, 10000) #没有fetch，便没有执行 init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as sess...: sess.run(init) for _ in range(3): print sess.run(update) 和上个程序差不多，但我们这次仅仅是fetch “update

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tensorflow学习笔记（四十五）：sess.run(tf.global_variables_initializer()) 做了什么？

当我们训练自己的神经网络的时候，无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ，这行代码的官方解释是初始化模型的参数。...所以： sess.run(tf.global_variables_initializer()) 就是 run了所有global Variable 的 assign op，这就是初始化参数的本来面目。

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如何通过 dba_hist_active_sess_history 分析数据库历史性能问题

如何通过 dba_hist_active_sess_history 分析数据库历史性能问题背景在很多情况下，当数据库发生性能问题的时候，我们并没有机会来收集足够的诊断信息，比如system state...本文我们将介绍一种通过dba_hist_active_sess_history的数据来分析问题的一种方法。适用于Oracle 10G或更高版本的单机或rac，本文适用于任何平台。...基于这个特征，我们可以通过分析dba_hist_active_sess_history的Session采样情况，来定位问题发生的准确时间范围，并且可以观察每个采样点的top event和top holder...dba_hist_active_sess_history版1. Dump出问题期间的ASH数据：为了不影响生产系统，我们可以将问题大概期间的ASH数据export出来在测试机上分析。...基于dba_hist_active_sess_history创建一个新表t_ash，然后将其通过exp/imp导入到测试机。

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Tensorflow可视化编程安装Tensoflow1.0将加法运算以图形化方式展示实现简单的线性回归为程序添加作用域模型的保存与恢复(保存会话资源)

安装Tensoflow1.0 Linux/ubuntu: python2.7: pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu.../tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl python3.5: pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow.../linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl Maxos: python2: pip install https://storage.googleapis.com...模型的保存与恢复(保存会话资源) 创建保存模型的saver saver = tf.train.Saver() 保存模型 saver.save(sess, "..../tmp/ckpt/test") 恢复模型 save.restore(sess, "./tmp/ckpt/test")

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获取文件夹下面指定模式的文件列表 , 并且获取文件创建时间删除超过30分钟的文件

想要获取某个目录下以sess_开头的所有文件 , 如果是linux下可以直接sess* , go标准库中也有同样的函数可以实现 files,_:=filepath.Glob("/sess_*") files...就是全部的文件列表 , 直接for range循环就可以了要对winows和linux分开处理 , windows下获取文件的创建时间 func GetFileCreateTime(path string...部分代码会报错 , 需要把这个文件单独拿出来变成比如 test_linux.go　, 这样windows下不会报错还有一种方式是在文件开头加上注释 , 这样也表示在windows下不会被编译 //...linux package controller import ( "github.com/taoshihan1991/imaptool/config" "os" "path...for { time.Sleep(time.Second*10) files,_:=filepath.Glob(config.Dir+"sess

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任意文件包含漏洞（2）

. %00截断简介使用条件操作 4.session 文件使用条件操作 5.错误日志编码绕过 linux系统路径长度绕过错误日志 windows系统 1.路径长度绕过 wj.php <?...这里4d14ba13dfd1e23c0476a8a887ca5602就是此session的文件名但是默认有个sess前缀，即应该为sess_4d14ba13dfd1e23c0476a8a887ca5602.../tmp/tmp/sess_4d14ba13dfd1e23c0476a8a887ca5602%00 发现没什么显示 ? 此时上帝视角，进入tmp目录，发现了sess文件已经写进脚本啥？...而且在sess.php同目录下，已经生成了一个data2.php文件， ? 通过蚁剑连接data2.php文件 ?...linux系统路径长度绕过 linux系统，文件名最长4096个字符(浏览器最多只能输入300多个字符，所以需要抓包) 前面加./././.

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CentOS 7 下使用虚拟环境Virtualenv安装Tensorflow cpu版记录

EPEL(http://fedoraproject.org/wiki/EPEL) 是由 Fedora 社区打造，为 RHEL 及衍生发行版如 CentOS、Scientific Linux 等提供高质量软件包的项目...)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27...-none-linux_x86_64.whl Finally install TensorFlow: # Python 2 (tensorflow)$ pip install --upgrade...= tf.Session() sess.run(init) # 拟合平面 for step in xrange(0, 201): sess.run(train) if step % 20...== 0: print step, sess.run(W), sess.run(b) 在命令行输入： source ~/tensorflow/bin/activate 激活tensorflow

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Vulnhub 之BBS(Cute 1.0.2)

4.X|5.X OS CPE: cpe:/o:linux:linux_kernel:4 cpe:/o:linux:linux_kernel:5 OS details: Linux 4.15 - 5.8...Network Distance: 1 hop Service Info: OS: Linux; CPE: cpe:/o:linux:linux_kernel OS and Service detection...>" ip = input("Enter the URL> ") def extract_credentials(): global sess, ip url = f"{ip}/CuteNews.../cdata/users/lines" encoded_creds = sess.get(url).text buff = io.StringIO(encoded_creds)...print () command = input("command > ") postdata = {"cmd" : command} output = sess.post

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使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式

# 生成"savedmodel"协议缓冲区并保存变量和模型 builder.add_meta_graph_and_variables( # 将当前元图添加到savedmodel并保存变量 sess...=K.get_session(), # 返回一个 session 默认返回tf的sess,否则返回keras的sess,两者都没有将创建一个全新的sess返回 tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING...outputs={“output_name1”: 网络输出变量, “output_name2”: 网络输出变量} 即可成功保存为可部署的pb格式 tf.saved_model.simple_save(sess...): install_prerequisites_caffe.sh 对于Caffe (Windows): install_prerequisites_caffe.bat 对于TensorFlow (Linux...): install_prerequisites_tf.sh 对于TensorFlow (Windows): install_prerequisites_tf.bat 对于MXNet (Linux):

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TensorFlow的安装与初步了解

16.04-desktop-i386，也就是说是32位的，但是TensorFlow目前只支持Ubuntu AMD64位系统，所以安装了两次一直报错：tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86...install python-pip python-dev 2.sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux.../cpu/ tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl ?...= tf.Session() sess.run(init) # 拟合平面 for step in xrange(0, 201): sess.run(train) if step % 20...== 0: print step, sess.run(W), sess.run(b) # 得到最佳拟合结果 W: [[0.100 0.200]], b: [0.300] ?

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python通过SNMP协议收集服务器监

root@test ~]# cp -r netsnmp /usr/local/python/lib/python2.7/site-packages/ [root@test ~]# cp build/lib.linux-x86...(vars) print "v3 sess.getnext result: ", vals, "\n" for var in vars: print var.tag, var.iid, "="...(2, 8, vars) print "v3 sess.getbulk result: ", vals, "\n" for var in vars: print var.tag, var.iid...(vars) print "v3 sess.set result: ", res, "\n" print "---v3 walk------------------------------------...-\n" vars = netsnmp.VarList(netsnmp.Varbind('system')) vals = sess.walk(vars) print "v3 sess.walk result

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Oracle 19c RAC RU15 补丁更新详细步骤

chmod 777 p33859214_190000_Linux-x86-64.zip (+ASM1)$ unzip p33859214_190000_Linux-x86-64.zip (+ASM1)$..._190000_Linux-x86-64.zip su - grid (+ASM2)$ unzip p33859214_190000_Linux-x86-64.zip (+ASM2)$ chmod 777..., sess.username,sess.program, count(*) from v$session sess, dba_users usr, x$kgllk lk, x$kglob where..., sess.username,sess.program, count(*) from v$session sess, x$kgllk lk, x$kglob where kgllkuse=saddr...and kgllkhdl=kglhdadr and kglobtyp in (29,56) group by sess.service_name, sess.username, sess.program

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ubuntu18.4 安装python

root@test ~]# cp -r netsnmp /usr/local/python/lib/python2.7/site-packages/ [root@test ~]# cp build/lib.linux-x86...(vars) print "v3 sess.get result: ", vals, "\n" for var in vars: print var.tag, var.iid, "=", var.val...(2, 8, vars) print "v3 sess.getbulk result: ", vals, "\n" for var in vars: print var.tag, var.iid, "=...(vars) print "v3 sess.set result: ", res, "\n" print "---v3 walk-------------------------------------...\n" vars = netsnmp.VarList(netsnmp.Varbind('system')) vals = sess.walk(vars) print "v3 sess.walk result

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【机器学习】TensorFlow安装与测试

tensorflow 4、source bin/activate # If using bash 5、(tensorflow)$ pip install tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86...>>> sess = tf.Session() >>> print sess.run(hello) Hello, TensorFlow!...>>> a = tf.constant(10) >>> b = tf.constant(32) >>> print sess.run(a+b) 42 >>> 5、测试成功接下来首先退出python 按快捷键

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Tensorflow的安装

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 问题..." for more information. >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('hello tensorflow') >>> sess...= tf.Session() >>> print sess.run(hello) hello tensorflow >>> >>> a = tf.constant(10) >>> b = tf.constant...(20) >>> print sess.run(a+b) 30 直接： sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow.../linux/cpu/tensorflow-1.3.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

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xorm使用小结

charset=utf8" /home/yzh/goxorm 为了方便，我把xorm_linux给提取出来了： xorm_linux_x64.zip 创建引擎要使用xorm，在项目中，初始化一个engine..., name).Find(&users) 事务 sess:= engine.NewSession() defer sess.Close() if err := sess.Begin() ; err !...= nil { return errors.New("fail to session begin") } if _, err := sess.Id(id1).Update(account_1)...= nil { sess.Rollback() return errors.New("fail to update 1") } err = sess.Commit() if err !

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TensorFlow可视化工具-TensorBoard上手

写入到图中，方便 # 获得Session sess = tf.Session() # 将sess.graph写入到图中 writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph...) # 初始化 init = tf.global_variables_initializer() # 跑起来 sess.run(init)1234567812345678 for i in range(...sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}) if i % 50 == 0: # 每50记录所有的summary...result = sess.run(merged, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})...writer.add_summary(result, i)1234567812345678 对于Linux和mac os： # direct to the local dir and run this

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TensorFlow笔记|Get Started

创建sess，并在当前的sess中执行图： with tf.Session() as sess: print(sess.run(a)) ? Session对象，封装了TF的执行环境。...04 — Tensorboard入门以windows下的使用Tensorboard为例，如果在Linux系统下，请在个别地方做出修改。...input2 = tf.constant(5.0,name='input2') output = tf.add(input1,input2,name='add') with tf.Session() as sess...: output = sess.run(output) graph = tf.get_default_graph() #将日志文件写入到目录..

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Ubuntu 16.04下为TITAN 1080 显卡安装驱动及Gpu版TensorFlow|深度学习

sudo service lightdm stop 此时电脑应该会黑屏， CTRL + ALT + F1进入命令行，登录，cd 到你存放下载的目录，执行 sudo bash cuda_8.0.44_linux.run...accept/decline/quit: 输入accept Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 3xx.xx?...输入 no 之后还会问你是否安装X configuration 输入no 安装好了之后，再用命令sudo bash cuda_8.0.44_linux.run -slient -driver 来安装驱动...>>> sess = tf.Session()>>> print(sess.run(hello))Hello, TensorFlow!...>>> a = tf.constant(10)>>> b = tf.constant(32)>>> print(sess.run(a + b))42>>> 若打印一系列包含Gpu信息的说明，恭喜你，安装成功

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linux服务器tmp目录爆满并产生大量sess_*文件

tensorflow学习笔记（十）：sess.run()

tensorflow学习笔记（四十五）：sess.run(tf.global_variables_initializer()) 做了什么？

如何通过 dba_hist_active_sess_history 分析数据库历史性能问题

Tensorflow可视化编程安装Tensoflow1.0将加法运算以图形化方式展示实现简单的线性回归为程序添加作用域模型的保存与恢复(保存会话资源)

获取文件夹下面指定模式的文件列表 , 并且获取文件创建时间删除超过30分钟的文件

任意文件包含漏洞（2）

CentOS 7 下使用虚拟环境Virtualenv安装Tensorflow cpu版记录

Vulnhub 之BBS(Cute 1.0.2)

使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式

TensorFlow的安装与初步了解

python通过SNMP协议收集服务器监

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【机器学习】TensorFlow安装与测试

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