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RSS订阅原创 代码错误记录
即使我显式设置了该值为默认的0o777，传入的还是另一个默认的模式为 511 (八进制)，我不是很清楚这两个都所谓的默认模式有何区别。但是我的代码执行到库函数里的os.makedirs()并调用到os.mkdir()创建目录文件时就会报错。这个操作并会引发tqdm不存在的问题，即使是安装了该包的。在terminal进入python环境import tqdm是有该包的，然后配环境变量，重装等操作都不能解决在terminal中命令行执行报错的问题。其他修改文件夹权限的方法我也尝试了，但是没有啥用。
2024-07-04 15:01:51
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原创 Jetson tx2 nx部署weight文件转ONNX再转TRT
我的模型使用的是pytorch搭建，但为方便 训练 使用了pytorch-lightning封装，所以可以算作pytorch-lightning的改编版本。推荐使用pytorch的转换方式， pytorch-lightning似乎不是很稳定，而且国内现在使用的应该比较少，因为记录使用的博客非常浅显。对于lightning的一些深入方法我还没有看到。
2024-05-14 17:30:53
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原创 Jetson TX2 NX 安装环境
具体我安装了jtop(不要相信nvidia-smi, 具体在nvidia社区里已经回答了，这里简单说就是nvidia-smi适用于桌面型CPI， 而Jetson是CPIe,压根不支持nvidia-smi,所以就不要在这个查看版本信息的指令上浪费时间了)。/usr/lib/python3.6/dist-packages/tensorrt/tensorrt.so // 这个路径。pip install nvidia-tensorrt==版本号（由于我的系统已经在底层带了，所以看情况）可以参考我之前的文章。
2024-05-11 17:13:05
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原创 Pycharm连接服务器并使用Visdom可视化训练过程/tensorboard也适用
注意：如果是使用公用服务器，那么你可能在远程服务器上只是有一个文件夹的权限，显然是不够的，visdom需要使用远程服务器运行程序环境的权限，所以请把连接的身份权限开大。最后一句“OSError: [Errno 98] Address already in use”，说明你使用的服务器的端口号8097已经被占用，所以，请强制释放！但是这个端口号还是8097，你在本地设置的是18097，所以你在游览器的地址栏要输入的是。2、进入远程服务器annoconda环境下你使用的环境，我用的pytorch。
2023-07-20 17:37:03
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原创 torch.optim.Optimizer的常见使用
需要注意的是，在使用Optimizer时， 传递的参数需要有序，并且保持一致， 对于无序的集合或者字典， 在运行时候可能会导致优化器在不同的运行中表现不一致（这块说的比较官方，但pytorch的源码解释部分是这么说的）。我也对网上的实验例子进行了测试，感觉就是将参数放在了优化器里面，然后在模型后续训练过程中就可以进行模型参数的训练更新了，但是因为是测试，优化器里的params显然没有更新，所以只是将参数放进优化器，放置优化器的前后实际是一样的。当需要更细粒度的调参，即针对网络的某层进行学习率的调整，那么。
2023-06-26 16:21:31
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原创 远程服务器Anaconda换源
接上一篇。安装好Anaconda后，因为要下载一些包，为了使用方便还是要换源的，这里直接写我换源的方法，仅供自己记录，如有帮助到一样需要的朋友那就更好了。1、登录服务器。直接敲入conda+enter这时会显示关于conda的应用指令，可以根据需要选择。重要的是你会看到图片中的这个文件/root/.condarc路径2、打开文件.condarcvim .condarc（可以不按照那个路径打开，还是会打开的）按一下键盘的i，进入编辑模式，然后去游览器搜清华镜像源，找到anacond
2022-01-13 18:01:45
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原创 第一次用远程服务器安装anaconda（非root）
为了做实验需要用到隔离的虚拟python环境，本地用的pycharm编译器，所以必须要在远程搭建环境，踩了不少坑，最后终于成功安装，我一步步更新，目前只是安装了非root下的anaconda，网上不少帖子，但是我都没通，可能各位大佬不屑吧，写下来方便和我一样的小白！注：可能只是适用我自己，记录一下！首先我使用的远程服务器环境是为了后续用GPU训练，所以安装的是ubantu镜像，这个无所谓，只要是Linux都得在本地用终端敲命令，所以如果和我一样或差不多都可以。1、下载使用的anaconda安装包。
2022-01-11 18:34:49
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空空如也
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