栗子菜菜

当通过kill -9 pid杀死进程时，有时候会出现空间依旧占用的问题，这是因为子进程有父进程，要通过杀死父进程进而杀死子进程，从而释放占用空间。1.查找进程占用nvidia-smi2.根据子进程PID查找父进程PPIDcat /proc/PID/status3.杀死父进程kill -9 PPID...

通过镜像下载或者下载在本地传入服务器链接：https://pan.baidu.com/s/1HQk4BDH7Rb0n7JcjmGnj6g提取码：u7dp输入 sh Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh（Anaconda版本号）进行安装错误：若出现bash无法使用看看这位大佬在source .bashrc出现的bash命令找不到的解决办法一直enter知道出现输入yes或者or（输入yes），继续enter，出现install python…输入cond..

加载模型出错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel:Unexpected key(s) in state_dict: “module.sa_conv.0.weight”.解决方法：logger.info("=> loading weight ‘{}’".format(args.weight))checkpoint = torch.load(args.weight)model.load_state_dict(

1.查询pidnvidia-smi2.cd /proc/pid_numll -acwd:所在目录exe：对应的环境

输入source activate “your_name”出现解决办法：vim ~/.bashrc然后最后一行加入export PATH=$PATH:/home/用户名/anaconda3/bin然后保存更改，运行：source ~/.bashrc可以激活环境，但是关掉窗口又无法激活了可以先cd进入文件夹再激活cd anaconda3/binsource activate xx成功激活...

在Linux服务器上跑深度学习代码经常需要好几天才能完成，如果中途网断了，连不上服务器，代码无法继续运行，如何解决这个问题？1.建立screenscreen -S name2.激活环境source activate xx3.运行代码screen命令screen -S name创建screen -ls查询窗口screen -r name进入kill -9 id ，screen -wipe删除screen...

这里写目录标题配置环境训练、测试配置环境根据官网准备环境ASGNet1.安装torch根据pytorch官网中自己的配置复制代码eg：conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch出现错误：解决方法：unset http_proxy && unset https_proxy2.安装其他的scipy, opencv-python, tensorboardXpip

一、如何创建虚拟环境看看有几个cpu： watch --color -n1 gpustat -cpu创建自己的环境：conda create -n jj python=3.7失败：出现下面的-30-generic ubuntu/14.04.2 glibc/2.19 UID:GID : 1062:1063 netrc file : None offline mode : FalseAn unexpected erro

在wang-intership-4训练模型1.ls：看看有哪些文件夹2.进入模型所在的文件夹cd posture_rec_4inceptionvv3/cd v33.进入环境tuma a -t v34.准备数据cd slimcd netcat inception_v3.pypython inception_v3.pysource activate tensorflowV1_14python create_tfrecord.pypython inception_v3_train_v