Mac突然无法连网 或 连上网可以上QQ、微信等,但无法打开网页

本文详细介绍如何设置个人静态IP及更改DNS至114或8,并解释了重启电脑在网络设置中的作用。此外,还提供了网络故障排查的基本步骤,如使用PING命令检测网络连接状态,以及解答了关于路由器IP为何常设为192.168.1.1的疑问。

目录

一、操作

1、设置个人静态ip

2、改变DNS为114 或 8

3、重启电脑

二、其他

1、一般严谨做法,首先要ping

2、常见疑问


一、操作

1、设置个人静态ip

 

2、改变DNS为114 或 8

高级,DNS

 

3、重启电脑

 

二、其他

1、一般严谨做法,首先要ping

PING这个系统自带的功能一般被用于检测网络连接的正常与否,很多维护网络或者说网管,一般都会先PING一下网络,那么怎样PING网络,以及PING出来的数据应该怎么看呢?

ping 路由器ip:https://jingyan.baidu.com/article/7f41ececc3aa76593d095cb6.html

 

2、常见疑问

(1)为什么路由器ip都是192.168.1.1 ?

首先路由器的设置IP,就是路由器在局域网中的IP。而局域网中使用的是C类地址:192.168.0.0-192.168.255.255。所以厂家为了方便用户设置,通常将IP设置为192.168.0.1或192.168.1.1  ,尽管192.168.0.1也是比较常见的一个网关IP,但如果用无线路由的话,会发现192.168.1.1更为常见

 

 

 

 

 

 

<think>嗯,用户想知道在AutoDL平台上,如果训练过程中断网后重新连接,能否继续训练模型。首先,我需要回忆一下AutoDL的相关机制。根据引用[1],用户提到在远程服务器上后台训练网络时,使用nohuptmux等方法可以让训练在断网后继续运行。而引用[2]则提到修改subprocess.py的代码来解决训练中断的问题,这可能和检查子进程状态有关。 接下来,我需要确认AutoDL的具体功能。AutoDL通常提供容器化的环境,用户通过Jupyter NotebookSSH连接进行操作。如果用户直接在终端运行训练命令而没有使用后台工具,断网可能导致SSH会话终止,进而终止训练进程。但如果使用nohuptmux,进程可以在后台持续运行,即使断网也不受影响。 另外,断点续训功能也很关键。用户需要确保代码中实现了模型保存和加载的机制,比如保存checkpoints。这样即使训练中断,重新连接后可以加载最近的checkpoint继续训练。引用[1]中提到用户自己设置了断点,但手动恢复比较麻烦,所以结合后台运行和自动保存会更可靠。 可能用户没有正确使用后台运行命令,者代码中没有处理信号中断的情况。例如,如果训练脚本没有捕获SIGHUP信号,SSH断开时进程可能会被终止。这时候建议用户使用nohup命令来忽略挂断信号,者使用screen/tmux来保持会话。 最后,用户的问题可能还涉及到AutoDL平台的具体设置,比如实例空闲时是否会被回收。需要提醒用户注意平台的计费政策和实例保持活动的机制,避免因断网导致实例关闭,从而无法继续训练。</think>在AutoDL平台上进行模型训练时,如果遇到断网后重新连接的情况,能否继续训练取决于以下关键操作和平台特性: ### 1. **后台运行训练任务** 通过`nohup``tmux`等工具将训练进程与SSH会话解耦: ```bash # 使用nohup(输出重定向到nohup.out) nohup python train.py & # 使用tmux(创建独立会话) tmux new -s training_session python train.py # 按Ctrl+B D退出会话,训练继续后台运行 ``` **作用**:即使SSH连接断开,训练进程仍由系统托管运行[^1]。 ### 2. **断点续训机制** 需在代码中实现: - **模型权重保存**:定期保存checkpoints ```python # PyTorch示例 torch.save({ 'epoch': epoch, 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), }, 'checkpoint.pth') ``` - **恢复训练逻辑**:启动时检测并加载最近checkpoint ```python if os.path.exists('checkpoint.pth'): checkpoint = torch.load('checkpoint.pth') model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) start_epoch = checkpoint['epoch'] ``` ### 3. **AutoDL平台特性** - **实例保持**:SSH断开不会终止实例(需保持余额充足) - **端口持久化**:通过`autodl-nvidia-ssh`命令获取新连接地址 - **Web界面监控**:可通过控制台查看GPU利用率等指标 ### 4. **验证续训效果** 重新连接后执行: ```bash # 查看进程是否存活 ps aux | grep train.py # 查看日志更新 tail -f nohup.out ```
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