torque安装

PBS集群搭建专题(二) | torque 的安装与配置 headnode上的配置 在 headnode 上安装 torque ./configure --prefix=/usr/local/torque-4.2.3.1 --enable-syslog --enable-debug make make check make install make packagesmake packages 指令会产生独立的5个包,具体作用的话等用到时完全明 阅读详情

OracleLinux-R6-U2-Server-x86_64-dvd安装torque

从网上下载TORQUE

传到对应的服务器上并解压

如1./opt/torque-4.1.0.tar.gz

2.tar xvfztorque-4.1.0.tar.gz

3.cd torque-4.1.0

4../configure --with-default-server=localhost(localhost是主机名)

在这一般会报这个错(configure: error: no acceptable C compilerfound in $PATH

See `config.log'for more details.)意思是没有C这个时候我们需要安装GCC

   安装GCC

1)        先挂载光盘

2)        然后修改/etc/yum.repos.d/后面是-media.repo文件中的

baseurl=file:///var/ftp/rpm #这里就是咱们的安装包存放路径了,仔细看是 "///"

enabled=1  # 1为打开 0 为关闭肯定选打开

3)        yuminstall gcc

好以上GCC安装成功

5然后在运行./configure --with-default-server=localhost(localhost是主机名)还是报错configure: error: TORQUE needs lib openssl-devel inorder to build(建立openssl-devel)

安装openssl-devel

1)   rpm-ivh openssl-devel-1.0.0-20.el6.x86_64.rpm

2)   提示:(error: Failed dependencies:

  krb5-devel is needed by openssl-devel-1.0.0-20.el6.x86_64

       zlib-devel is needed byopenssl-devel-1.0.0-20.el6.x86_64)

3)   在分别安装rpm -ivh krb5-devel-1.9-22.el6.x86_64.rpm

4)   如此直到rpm -ivh openssl-devel-1.0.0-20.el6.x86_64.rpm安装完成

6../configure --with-default-server=localhost(localhost是主机名)

提示‘make’

7.make

8.make install

以上是torque默认安装,

以下是torque指定目录安装

tar zxvf torque-2.4.6.tar.gz

 cd torque-2.4.6

 ./configure-prefix=/usr/local/software/torque-2.4.6 -with-rcp=scp

 make

 make install

 安装完毕,但是需要

 make packages

 产生到计算节点安装的文件,其中产生的几个 sh 文件中最重要的是

 torque-package-mom-linux-x86_64.sh 和 torque-package-clients-linux-x86_64.sh

 5.2Torque 在管理节点上的配置

 5.2.1

 在/etc/profilie 中追加

 exportTORQUE=/usr/local/software/torque-2.4.6

 if [ "`id -u`" -eq 0 ]; then

 PATH=$PATH:$TORQUE/bin:$TORQUE/sbin

 else

 PATH=$PATH:$TORQUE/bin

 fi

修改后使设置的环境变量生效:

source /etc/profile

将root设置为TORQUE的管理帐户:

root@locaholst#./torque.setup root

在/var/spool/torque/serverpriv/nodes中添加计算节点的机器名,:

root@localhost

如果/var/spool/torque下的目录spool和undelivered的权限不是drwxrwxrwt的话,需要chmod

1777 spool undelivered

#pbsserver -t create

#qmgr(设置一个默认队列dque)

Qmgr:create queue dque queue_type=execution

在这一般会报这个错误(Cannot connect to default server host 'localhost' -check

pbs_server daemon and/or trqauthd.)

需要做:1.本机的ssh无密码登陆ssh-keygen -t rsa

 然后一路回车,完成之后

 cd ~/.ssh

 cp id_rsa.pub authorized_keys

 完成之后测试一下:

 ssh localhost 应该不用输密码就可以了

   2. 检查/etc/hosts文件上边添加127.0.0.1  localhost.localdomain  localhost

   3.在文件/var/spool/torque/serverpriv/nodes最后一行加上localhost 或者root@localhost

Qmgr: set server default_queue=dque

Qmgr: set queue dque started=true

Qmgr: set queue dque enabled=true

Qmgr: set server scheduling=true

 

/var/spool/torque/mompriv/config

$pbsserver localhost

$logevent 255

$usecp localhost:/home /home

其中$pbsserver后指定服务节点的主机名,$usecp后面的表示的共享home

 

a编辑/etc/pbs.conf文件,填入如下内容:

pbs_home=/usr/local/software/torque-2.4.6

pbs_exec=/usr/local

start_server=1

start_sched=1

start_mom=1

b) 将OpenPBS解压目录中的……/src/tools/init.d/pbs文件复制到/etc/init.d/pbs

c) 执行命令chkconfig –add pbs

d) 用chkconfig –list | grep pbs 命令查看pbs服务是否已被加入

e) 现在就可以使用如下命令启动、关闭pbs了:

i. 启动pbs: service pbs start

ii. 关闭pbs: service pbs stop

iii. 重启pbs: service pbs restart

PBS/Torque之部署安装 本文是作者在浪潮集群上构建Torque的经验总结。 1. 环境     本文安装的硬件环境是:浪潮TKS01集群系统,有一个主节点和10个计算节点。以其中的主节点和两个计算节点作为示例,如何安装部署Torque。三个节点的网络配置信息: 节点信息 域名 IP地址 操作系统 mu01 192.168.0.100 RedHat6.0 cu01 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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