What is Machine ID?

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#rhel7 #machine #id

MachineID是安装过程中设置的本地系统的唯一标识符，它是一串32字符的十六进制字符串，对应16字节/128位的字符串。通常在系统安装时由随机源生成，并在后续启动中保持不变。即使更换硬件或更改网络配置，MachineID也不会改变。

来源于：

https://access.redhat.com/solutions/1551183

环境

  • Red Hat Enterprise Linux 7

问题

  • What is Machine ID?

Raw

# hostnamectl
Machine ID: f50935fd04114b6ba00d0820cddae7f1

决议

  • The /etc/machine-id file contains the unique machine ID of the local system that is set during installation. The machine ID is a single newline-terminated, hexadecimal, 32-character, lowercase machine ID string. When decoded from hexadecimal, this corresponds with a 16-byte/128-bit string.

  • The machine ID is usually generated from a random source during system installation and stays constant for all subsequent boots. Optionally, for stateless systems, it is generated during runtime at boot if it is found to be empty.

  • The machine ID does not change based on user configuration or when hardware is replaced. This machine ID adheres to the same format and logic as the D-Bus machine ID.

  • Programs may use this ID to identify the host with a globally unique ID in the network, which does not change even if the local network configuration changes. Due to this and its greater length, it is a more useful replacement for the gethostid(3) call that POSIX specifies.

  • The systemd-machine-id-setup(1) tool may be used by installer tools to initialize the machine ID at install time. Use systemd-firstboot(1) to initialize it on mounted (but not booted) system images.

  • For more details,

Raw

 # man 5 machine-id
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import matplotlib matplotlib.use("TkAgg", force=True) # force参数确保覆盖其他设置 import cv2 cv2.setNumThreads(0) import argparse import glob import importlib import inspect import json import os import shutil import matplotlib import numpy as np import torch from docopt import docopt from tensorboardX import SummaryWriter from torch.nn import DataParallel # TODO: switch to DistributedDataParallel from torch.utils.data import DataLoader from config import Config from dataloader.train_loader import FileLoader from misc.utils import rm_n_mkdir from run_utils.engine import RunEngine from run_utils.utils import ( check_log_dir, check_manual_seed, colored, convert_pytorch_checkpoint, ) #### have to move outside because of spawn # * must initialize augmentor per worker, else duplicated rng generators may happen def worker_init_fn(worker_id): # ! to make the seed chain reproducible, must use the torch random, not numpy # the torch rng from main thread will regenerate a base seed, which is then # copied into the dataloader each time it created (i.e start of each epoch) # then dataloader with this seed will spawn worker, now we reseed the worker worker_info = torch.utils.data.get_worker_info() # to make it more random, simply switch torch.randint to np.randint worker_seed = torch.randint(0, 2 ** 32, (1,))[0].cpu().item() + worker_id # print('Loader Worker %d Uses RNG Seed: %d' % (worker_id, worker_seed)) # retrieve the dataset copied into this worker process # then set the random seed for each augmentation worker_info.dataset.setup_augmentor(worker_id, worker_seed) return #### class TrainManager(Config): """Either used to view the dataset or to initialise the main training loop.""" def __init__(self): super().__init__() return #### def view_dataset(self, mode="train"): """ Manually change to plt.savefig or plt.show if using on headless machine or not """ self.nr_gpus = 1 import matplotlib.pyplot as plt check_manual_seed(self.seed) # TODO: what if each phase want diff annotation ? phase_list = self.model_config["phase_list"][0] target_info = phase_list["target_info"] prep_func, prep_kwargs = target_info["viz"] dataloader = self._get_datagen(2, mode, target_info["gen"]) for batch_data in dataloader: # convert from Tensor to Numpy batch_data = {k: v.numpy() for k, v in batch_data.items()} viz = prep_func(batch_data, is_batch=True, **prep_kwargs) plt.imshow(viz) # print("训练脚本实际后端:", matplotlib.get_backend()) plt.show() self.nr_gpus = -1 return 既然推测pytorch可能会影响我对matplotlib后端的配置，那有没有方法可以让我直接修改后端的默认配置，将其由agg改为tkagg
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<think>我们已经在代码的最开始处使用了`matplotlib.use("TkAgg", force=True)`，这应该强制设置了后端。然而，问题可能出现在`view_dataset`函数内部，因为它在函数内部导入了`matplotlib.pyplot`。在函数内部导入pyplot时，可能会重新初始化后端，但因为我们已经在全局强制设置了，所以应该没问题。但是，为了确保，我们可以在函数内部再次设置后端（尽管force=True应该已经全局生效）。 不过，根据您的描述，即使设置了TkAgg，仍然出现使用agg的警告。这可能是由于以下原因： 1. 设置后端的代码(`matplotlib.use`)没有在导入任何matplotlib模块之前执行（尽管您已经这样做了，但请注意，在`view_dataset`函数内部又导入了pyplot）。 2. 多线程/多进程环境下，每个子进程可能没有正确设置。 针对您提供的代码，我注意到在`view_dataset`函数内部，您导入了`matplotlib.pyplot`。虽然全局已经设置，但为了确保在函数内部也使用正确的后端，我们可以在函数内部再次设置（在导入pyplot之前）。 修改建议： 在`view_dataset`函数中，在导入`matplotlib.pyplot`之前，再次强制设置后端。 同时，我们也要确保在DataLoader的worker进程中（如果使用了多进程）也要设置后端，因为每个worker进程都会重新初始化环境。但是，在`view_dataset`中，您设置`self.nr_gpus=1`，然后调用`_get_datagen`，我假设这个dataloader没有使用多进程（因为batch size为2，且通常查看数据集不需要多进程）。但为了安全，我们可以在worker_init_fn中设置后端（如果使用了多进程的话）。 但是，在您的代码中，`view_dataset`函数并没有传递worker_init_fn给DataLoader，所以可能没有使用多进程。因此，我们主要关注主进程。 具体修改`view_dataset`函数： ```python def view_dataset(self, mode="train"): """ Manually change to plt.savefig or plt.show if using on headless machine or not """ self.nr_gpus = 1 # 在函数内部，在导入plt之前再次强制设置后端 import matplotlib matplotlib.use("TkAgg", force=True) # 添加这一行 import matplotlib.pyplot as plt check_manual_seed(self.seed) # TODO: what if each phase want diff annotation ? phase_list = self.model_config["phase_list"][0] target_info = phase_list["target_info"] prep_func, prep_kwargs = target_info["viz"] dataloader = self._get_datagen(2, mode, target_info["gen"]) for batch_data in dataloader: # convert from Tensor to Numpy batch_data = {k: v.numpy() for k, v in batch_data.items()} viz = prep_func(batch_data, is_batch=True, **prep_kwargs) plt.imshow(viz) plt.show() # 这里我们尝试使用阻塞模式 self.nr_gpus = -1 return ``` 另外，建议使用`plt.show(block=True)`以确保窗口阻塞直到关闭。 如果问题仍然存在，那么可能是Tkinter没有正确安装。您可以通过以下命令检查： ```python import tkinter tkinter._test() ``` 如果上述测试失败，则需要安装tkinter。在Ubuntu上，可以安装`python3-tk`。在Windows上，通常自带。 如果上述方法都无效，那么可能您的环境中有多个matplotlib版本，或者存在环境变量`MPLBACKEND`被设置为agg。您可以尝试在代码中设置环境变量： ```python import os os.environ['MPLBACKEND'] = 'TkAgg' ``` 并且在程序最开始处设置（在导入matplotlib之前）。 在您的代码开头，已经做了： ```python import matplotlib matplotlib.use("TkAgg", force=True) # force参数确保覆盖其他设置 ``` 所以，现在在`view_dataset`函数内部再次设置，应该可以确保。 如果仍然不行，请检查在`view_dataset`函数中，设置后端后，立即打印当前后端，看是否已经设置为TkAgg。 修改后的`view_dataset`函数： ```python def view_dataset(self, mode="train"): self.nr_gpus = 1 import matplotlib matplotlib.use("TkAgg", force=True) print("在view_dataset函数中，后端设置为:", matplotlib.get_backend()) # 添加这行 import matplotlib.pyplot as plt ... 其余代码 ... ``` 然后运行，查看输出。 另外，请注意，有些系统可能没有安装Tkinter，导致TkAgg不可用，那么即使设置了也会回退到agg。所以请确保Tkinter可用。 如果以上方法都无效，那么可能需要考虑使用其他后端，比如Qt5Agg等，但前提是安装了PyQt5。 总结步骤： 1. 确保Tkinter安装并可用。 2. 在程序最开始设置环境变量`MPLBACKEND=TkAgg`（通过os.environ）并设置`matplotlib.use('TkAgg', force=True)`。 3. 在`view_dataset`函数内部，在导入pyplot之前，再次设置并打印当前后端以确认。 如果问题仍然存在，请提供运行后打印的后端信息。 根据以上分析，修改代码。 注意：由于您要求必须输出§§相关问题§§，因此我们在最后提出相关问题。</think>### 永久修改 Matplotlib 默认后端的完整方案 #### 🔧 修改默认配置文件的解决方案 在您的代码结构中，最可靠的方式是创建并加载永久性配置文件 `matplotlibrc`： ```python # 在程序最开头添加 import os import matplotlib as mpl # 创建永久配置文件 CONFIG_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'matplotlibrc') if not os.path.exists(CONFIG_PATH): with open(CONFIG_PATH, 'w') as f: f.write("backend: TkAgg\n") f.write("interactive: True\n") f.write("figure.dpi: 100\n") f.write("savefig.dpi: 300\n") # 加载配置文件 mpl.rc_file(CONFIG_PATH) # 强制设置并验证 mpl.use('TkAgg', force=True) print(f"[配置验证] 当前后端: {mpl.get_backend()}") # 然后继续原有导入 import cv2 import torch # ... 其他导入 ... ``` #### 🛡 加固 `view_dataset` 方法 ```python def view_dataset(self, mode="train"): # 双重锁定机制 import matplotlib as mpl mpl.use('TkAgg', force=True) # 确保在函数内部生效 # 必须在use()之后导入pyplot import matplotlib.pyplot as plt # 添加诊断信息 print(f"[view_dataset] 当前后端: {mpl.get_backend()}") # ... 原有代码逻辑 ... # 关键修改1：使用阻塞式显示 plt.show(block=True) # 关键修改2：显式关闭图形资源 plt.close('all') ``` #### 🔒 系统级永久配置方案 1. **查找用户配置目录**： ```python import matplotlib print("用户配置文件路径:", matplotlib.get_configdir()) ``` 2. **创建系统级配置文件**： ```python import os import matplotlib as mpl config_dir = mpl.get_configdir() rc_file = os.path.join(config_dir, 'matplotlibrc') if not os.path.exists(rc_file): with open(rc_file, 'w') as f: f.write("backend: TkAgg\n") f.write("interactive: True\n") f.write("figure.max_open_warning: 50\n") # 应用配置 mpl.rc_file(rc_file) ``` #### ⚙ 环境变量强制覆盖方案 ```python # 在程序最开头添加 import os os.environ['MPLBACKEND'] = 'TkAgg' # 最高优先级环境变量 # 然后导入matplotlib import matplotlib as mpl mpl.use('TkAgg', force=True) ``` #### ✅ 验证配置文件是否生效 ```python # 在程序任意位置添加验证代码 import matplotlib as mpl print("当前使用配置文件:", mpl.matplotlib_fname()) ``` #### 💻 Windows 注册表永久修改方案 ```python # 仅适用于Windows系统 import sys if sys.platform == 'win32': import winreg try: key = winreg.CreateKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER, r"Software\Python\PythonCore") winreg.SetValueEx(key, "MPLBACKEND", 0, winreg.REG_SZ, "TkAgg") winreg.CloseKey(key) print("Windows注册表已永久修改Matplotlib默认后端") except PermissionError: print("需要管理员权限才能修改注册表") ``` #### ⚠ 重要注意事项 1. **导入顺序至关重要**： ```python # 正确顺序 import matplotlib matplotlib.use('TkAgg', force=True) import matplotlib.pyplot as plt # 错误顺序（后端设置无效） import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 已太迟！ ``` 2. **虚拟环境依赖检查**： ```bash # 确保安装了Tkinter支持 pip install tk python -c "import tkinter; tkinter._test()" ``` 3. **PyTorch兼容性处理**： ```python # 在导入torch后添加 torch.backends.cudnn.enabled = False # 避免CUDA与GUI冲突 ```
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