show服务器软硬件infos

# -*- coding: utf-8 -*-
import os, cv2, torch, torchvision, subprocess
from IPython import embed

def report_cpu_infos():
    print('*' * 96)
    cmd = '\
        cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq; \
        cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -l; \
        cat /proc/cpuinfo | grep "model name" |uniq'
    subprocess.run(cmd, shell=True)

def report_gpu_infos():
    print('*' * 96)
    try:  
        output = subprocess.check_output("nvidia-smi", shell=True)  
        items = output.decode('utf-8').split('\n')  
        [print(item) for item in items]
    except Exception as e:  
        print(f"Error: {e}")  
        return None  

def report_pkg_infos():
    print('*' * 96)
    cmd = 'python --version'
    os.system(cmd)
    cmd = 'pip --version'
    os.system(cmd)
    print('cv2.__version__', cv2.__version__)
    print('torch.__version__', torch.__version__)
    print('torch.__numcard__', torch.cuda.device_count())
    print('torch.cuda.__version__', torch.version.cuda)
    print('torch.cuda.is_available', torch.cuda.is_available())
    print('torchvision.__version__', torchvision.__version__)


def report_server_infos():
    report_cpu_infos()
    report_gpu_infos()
    report_pkg_infos()


if __name__ == "__main__":
    
    report_server_infos()

### 处理 npz 文件中的 pair_infos 数据 在 Python 中,`numpy` 提供了方便的方法来加载 `.npz` 文件并访问其中的数据。对于 `pair_infos` 的处理,通常涉及以下几个方面: #### 加载 .npz 文件 `.npz` 是一种压缩文件格式,用于存储多个数组对象。可以通过 `numpy.load()` 函数读取该类型的文件。 ```python import numpy as np data = np.load('path_to_your_file.npz') print(data.files) # 查看文件内的所有键名 ``` 如果 `pair_infos` 存在于此文件中,则可以直接通过键名获取对应的数组[^1]。 #### 访问和操作 pair_infos 数据 假设 `pair_infos` 已经被成功加载到内存中,下面是一些常见的操作方式: - **查看数据结构** ```python pair_infos = data['pair_infos'] print(pair_infos.shape) # 输出 shape 信息 print(pair_infos.dtype) # 输出 dtype 信息 ``` - **遍历 pair_infos** ```python for item in pair_infos: print(item) ``` - **筛选特定条件下的 pair_info** 如果有某些特定条件需要满足,比如过滤掉不符合某个阈值的配对信息,可以这样做: ```python filtered_pair_infos = pair_infos[pair_infos[:, some_column_index] > threshold_value] ``` 这里假定每条记录是一个一维向量,并且 `some_column_index` 表示要比较的那一列索引位置;而 `threshold_value` 则是你设定的具体数值标准。 #### 将修改后的 pair_infos 保存回新的 .npz 文件 完成对 `pair_infos` 的编辑之后,可能还需要将其与其他相关联的数据一起存入一个新的 `.npz` 文件里去。 ```python new_data_dict = {'pair_infos': filtered_pair_infos, 'other_key': other_array} np.savez_compressed('output_filename.npz', **new_data_dict) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个字典形式的新数据集并将它写入名为 `'output_filename.npz'` 的新文件中。注意这里的 `**` 符号是用来解包字典作为关键字参数传递给函数调用的方式之一。
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