ILSVRC2012数据集 下载ILSVRC2012数据集。需要先注册账号并登陆。也可以直接用ImageNet数据集代替。 下载好的ILSVRC2012数据集是3个.tar后缀的打包文件，需要解包。
SIP攻击很常见，特别是各大云服务器，基本上开了个公网IP绑定到实例机器就会被外国IP一遍怼。防范也容易，就是把外国IP禁掉。 实现：iptables+ipset，只允许中国IP访问本机，也就实现了封禁国外IP的效果。 优点：匹配迅速，免去iptables单链匹配。
在深度学习的实践中，我们经常会使用GPU来加速模型的训练和推理过程。而在使用GPU时，可能会遇到一些错误和异常，其中一个常见的错误是 "RuntimeError: cudnn64_7.dll not found"。这篇文章将会详细讲解这个错误的原因以及解决方法。
之前并没有过多的关注过chatgpt相关的东西，只是知道这个ai模型已经有了超乎寻常的能力。尝试过多次注册，但是由于梯子一直不太好用，没有注册成功。先看下这个东西的介绍吧（百度百科https://ba
添加了代码torch.cuda.set_device(2)设置当前设备。然后运行成功，其结果如下图所示：
刚开始以为是代码写错了，后来发现并不是，出错的地方在jobs.py中所以其实并不是代码的问题，而是在jobs中为了能够在服务启动的时候发送上一次运行停止之后遗漏的任务导致的。所以如果使用了apscheduler可以尝试将jobs.py清空再次尝试。
近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目，这是一个超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别、NCNN推理，识别模型型仅17M（Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M)）。
当在使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等进行GPU加速计算时，有时你可能会遇到 CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 的错误。这个错误通常是由于一些基础设置或配置问题引起的，下面将介绍解决这个问题的几种方法。
接引前文《Windows 10 yolov5 GPU环境》，配置完成之后，一度因为虚拟内存没什么太大用处。原有设置的虚拟内存c盘（系统盘）为4096-8192。在我将虚拟内存改成1024-2048之后，然后tm报错了。就是上面的的这个错误：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution。但是实际上，错误和cuda没有直接关系，目前我还不太清楚为什么虚拟内存直接关系到了cuda的运行环境，或者说pytorch的运行环境。网上搜了一下也没找到相关的资料，主要应该是我的理解太浅显。
代码链接：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow，网上的教程比较多，但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误：
问题描述 在使用RTX 2060 开发TensorFlow 1x 版本遇到一个错误，如下： 2020-07-20 22:08:55.555961: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 2020-07-20 22:08:55.571109: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.
网上随便搜一下就会发现关于Tensorflow-gpu的安装文章非常的多，但是写的都比较简略。并且官网的文档写的也比较的简略，并且google 官网上文档对于windows版本的也非常简略。
用户在TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu. 下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlow在TKE中是否可以使用GPU
错误： (base) C:\Users****_admin>pip install torchvision Collecting torchvision Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/fb/01/03fd7e503c16b3dc262483e5555ad40974ab5da8b9879e164b56c1f4ef6f/torchvision-0.2.2.post3-py2.py3-none-any.whl Requirement already satisfied: pillow>=4.1.1 in d:\python\lib\site-packages (from torchvision) (5.4.1) Collecting torch (from torchvision) Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5f/e9/bac4204fe9cb1a002ec6140b47f51affda1655379fe302a1caef421f9846/torch-0.1.2.post1.tar.gz ERROR: Complete output from command python setup.py egg_info: ERROR: Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in File “C:\Users****_A~1\AppData\Local\Temp\pip-install-1_kj1dql\torch\setup.py”, line 11, in raise RuntimeError(README) RuntimeError: PyTorch does not currently provide packages for PyPI (see status at https://github.com/pytorch/pytorch/issues/566).
地址：https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz
之前在搞ssd的时候没出问题，后来重装啦一下系统，把它拷回来，发现出了点问题，在训练或者测试的时候，需要输入：
* 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《批处理 激活virtualenv 并且运行Python 命令》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/01/%e6%89%b9%e5%a4%84%e7%90%86-%e6%bf%80%e6%b4%bbvirtualenv-%e5%b9%b6%e4%b8%94%e8%bf%90%e8%a1%8cpython-%e5%91%bd%e4%bb%a4/ * 转载文章请标明文章来源，原文标题以及原文链接。请遵从 《署名-非商业性使用-相同方式共享 2.5 中国大陆 (CC BY-NC-SA 2.5 CN) 》许可协议。
1.在安装faster-rcnn事如果报这种错误 In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0, from ./include/caffe/common.hpp:19, from ./include/caffe/blob.hpp:8, from ./include/caffe/net.hpp:10,
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天，谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0，并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍，原文请见文中链接。 GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码（zip）：https://github.com/tenso
It provides the following functionalities.
Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来，NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能，提供标准化函数库、工具和应用程式。如今，我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性，进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合，协助统一Python CUDA 生态系统，提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础，让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是，Python
我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下：
此次我们一起来复现Meta AI（Facebook）提出的MetaBalance方法，该方法主要用于平衡多任务模型中不同任务的梯度。在多任务学习中，不同的任务构建的损失函数在梯度回传时其大小可能存在较大差异，MetaBalance对不同的梯度进行相应的缩放使得不同任务的梯度相近。复现的代码如下，需要注意的是，这部分的梯度缩放只针对共享层，对于任务独立的tower部分不影响。
for the training, the issues are mainly related to bn layer:
对于PostgreSQL的监控，行业里多多少少还是有不少的开源方案可用的，基本上拿过来修修补补就能跑起来。但是对于Greenplum集群的监控方案比较少，有的同学会说GPCC也可以啊，我有以下的几点考虑。
对于一个以前做java全栈工程师而言，而且没学过Linux，很少用虚拟机（还是在大学的时候简单的用过），去配置openstack我想我入的坑肯定比有基础的一定要多，躺在每个坑中徘徊思索的时间一定比老鸟们久。所以现在总结一下openstack在配置过程中的几大坑点，让各位在配置过程中不再问天问大地，灵魂一片片凋落。
准备尝试升级TensorFlow 1.14 到2.2，需要同时升级本地和服务器的环境，本文记录主要过程。 环境需求 当前TensorFlow最高版本 2.2.+ ，需要CUDA 10.1，cudnn 7.6 官网下载 ：https://developer.nvidia.com/ 显卡驱动需要满足CUDA版本要求 CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html TensorFlow-GPU
来源：Github 编译：费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本，支持CUDA 9和cuDNN 7，进一步提速。并且，从1.6版本开始，预编译二进制文件将使用AVX指令，这可能会破坏老式CPU上的TF。 刚刚，TensorFlow发布了1.5.0正式版，很多人都期待已久，最重大的改动是支持CUDA 9和cuDNN 7，这承诺将使Volta GPUs/FP16上的训练速度翻倍。 此外，Eager execution预览版可用，也将吸引不少初学者。 下面是这次更新的重大变动及错误
但是SDK 2018.3烧写Flash需要一个FSBL。缺省的FSBL，发现没有定义DDR基地址，会直接退出，导致devcfg、QSPI等模块没有初始化，从而导致烧写Flash失败。
a) sudo vi /etc/apt/sources.list.d/google.list
Kubernetes Operators are processes connecting to the master API and watching for events, typically on a limited number of resource types.
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
这不部分代码，主要是在中间将 文件路径String path转化为FileDescriptor fd，最终调用到jni的setDataSource(FileDescriptor fd, long offset, long length)方法
subprocess.CalledProcessError: Command ‘[’/home/labpos/anaconda3/envs/idr/bin/python’, ‘-u’, ‘main_distribute.py’, ‘–local_rank=1’]’ returned non-zero exit status 1.
前一篇我们分析了MirroredStrategy 的基本架构和如何更新变量，本文我们来看看 MirroredStrategy 如何运行。具体希望了解的是，MirroredStrategy 通过什么方式在远端设备节点上运行训练方法（如何分发计算），MirroredStrategy 和我们之前分析的 TF 运行时怎么联系起来？和 master，worker 这些概念怎么联系起来？
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）
frameworks/base/media/java/android/media/MediaPlayer.java
问：up主，可以给我发一份代码吗，代码在哪里下载啊？ 答：Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
主从数据不一致，但是看复制是正常状态（双 Yes）。此时主库执行，从库本该报错 1062 或者 1032 的 SQL，从库复制线程还是双 Yes，没有报错。
和其他的语言一样，Python中也有异常和错误。在 Python 中，所有异常都是 BaseException 的类的实例。今天我们来详细看一下Python中的异常和对他们的处理方式。
和其他的语言一样，Python中也有异常和错误。在 Python 中，所有异常都是 BaseException 的类的实例。 今天我们来详细看一下Python中的异常和对他们的处理方式。
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案，更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
有什么办法可以做这样的事情（因为在两个异常中都采取的措施是say please）：
在使用 pytorch dataloader 时，出现了当把num_workers 设置不为0即报错的问题，本文记录两种此类错误的解决方案。 Dataloader - num_workers Pytorch 中加载数据的模块Dataloader有个参数num_workers，该参数表示使用dataloader时加载数据的进程数量，可以理解为为网络搬运数据的工人数量； 所以如果dataloader比较复杂，工人多的时候自然可以节省大量数据加载时间，他们可以在网络训练时同时进行数据加载工作，等网络
先看源码 #include <string.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include "freertos/FreeRTOS.h" #include "freertos/task.h" #include "esp_log.h" #include "esp_system.h" #include <uros_network_interfaces.h> #include <rcl/rcl.h> #include <rcl/error_handling.
pytorch报错RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ... exited unexpectedly
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