左边cs-优快云博客

原创 linux无进程占用GPU，但却显示显存占满

今天在使用pytorch训练模型时提示：RuntimeError: CUDA out of memory通过nvidia-smi指令查看了GPU的使用情况，结果很奇怪：只有几个基础进程占用了大概200M的GPU，但GPU的总体占用为:24162MiB / 23259 MiB由于无相关进程显示，所以没有办法通过杀进程的方式释放显存。通过 gpustat 指令查看了其他用户进程的GPU使用情况：gpustat -u --color发现和nvidia-smi显示的无区别，其中root用户的X

2021-08-18 11:15:22 3842

原创 Pytorch 学习记录

Pytorch 学习记录DATASETS & DATALOADERSPytorch Tutorials 链接DatasetsDatasets类是Pytorch中存储数据的结构，也可以自己定制Datasets类，方法很简单，可参考上方的Pytorch Tutorials 链接。Datasets有以下特性，容易忘记，记录一下：Datasets类的对象支持索引：如dataset[0] 就是第0条数据(data0, label0)，是一个turple; 其中data0 的类型为tensor；

2021-05-29 22:44:26 262

原创 FATE框架Paillier模块分析

FATE框架Paillier模块分析1.编码模块默认参数Q = 293973345475167247070445277780365744413为127 bit的素数（是否是最大，有待验证）Note：在线检验素数对负数的编码：乘完大整数后会进行模n的操作，故负数会变成超过max_int的正数。2.加解密对负数的加密：编码时所有负数均被处理成了正数，故不会直接对负数进行加密；同态...

2020-03-21 14:57:41 1577

原创【Unfinished】FL_Reading_1: Inference Attacks Against Collaborative Learning

Inference Attacks Against Collaborative Learning一、摘要这篇文章主要描述了联邦学习（本文也包括更宽泛的分布式机器学习）中隐私攻击的一种方式：模型逆向攻击（也叫推理攻击）。在联邦学习为主的分布式机器学习中，各个参与者的训练数据面对推理攻击是非常脆弱的，这篇文章描述了模型逆向攻击的两个目标，即对用户数据隐私的两个方面进行窥探：1. 追溯攻击（成员推...

2020-03-04 18:09:54 410

原创 python对象引用及深浅拷贝

python对象引用及深浅拷贝python对象引用深拷贝和浅拷贝关于python的复制操作及深浅拷贝问题，看了好多帖子，之前还特意写过一篇博客记录当时学习的结论，但当时理解不深，最近有些心得，记录于此。python对象引用python中的赋值操作均使用对象引用的方法。所谓对象引用，与其他语言中（比如c#）的引用传递和值传递均不同，介于二者之间。对象引用的具体规则如下：若a=b，则a和b其实...

2019-03-17 12:54:49 177

原创使用python3的matplotlib工具画图中文及负号显示问题

使用python3的matplotlib工具画图显示问题问题1：不能显示中文问题2：使用以上两种方法仍然不能显示问题3：负号（减号）不能正常显示，显示为方框问题1：不能显示中文在网上找了很多解决办法，主要包括以下几种：将文件的编码设置为utf-8，即在文件头加入：#coding=utf-8设置需要显示的中文字体：matplotlib.rcParams['font.sans-...

2019-03-14 16:09:22 3088 4

原创 Ubuntu安装sage,出现crash report

ubuntu上安装sage完成后，运行时总是提示“Ooops sage crashed”，主要原因是缺少libgfortran.so.3。安装该程序即可。apt-get install libgfortran3参考https://groups.google.com/forum/#!topic/sage-support/mwPhEvaPRbA

2017-12-20 13:21:15 828

原创 C语言基础

int16_t和uint_16类型: http://blog.163.com/luokun_9/blog/static/20818832200761033146831/const修饰符：防止对象被改变（重新赋值），取代预编译指令（#define）的使用（不能被c语言编译器严格检查） http://blog.youkuaiyun.com/bigloomy/article/details/6595197

2017-12-06 17:00:51 267

原创 Python引用传递、赋值规则以及深拷贝和浅拷贝

Python包括可变对象和不可变对象。可变对象：int,string,float,tuple 不可变对象：dict,list 【参考】http://www.jianshu.com/p/c5582e23b26cPython中的赋值规则： Python均采用引用传递。

2017-12-01 19:16:02 420

原创 NP问题与NP-hard的关系

P和NP指两种复杂类。一个问题L属于复杂类P，指能够在多项式时间内找到问题LL的解。 LL属于复杂类NP，指的是能够在多项式时间内验证LL的解xx的正确性，即xx是否为LL的正确的解。所以复杂类P∈\inNP。目前不能确定的是P是否与NP相等。NP-hardness：问题LL具有NP-hardness是指，对于任何NP问题，都可以归约到问题LL上，即问题LL有着比NP问题更强的困难性。所以

2017-09-19 14:59:45 4692

原创 GGH97

GGH97介绍了一种新型的陷门单向函数，其中单项函数是建立在CVP问题上的，陷门则是CVP问题所在的格的约化基。使用该陷门单向函数可以构造加密方案和签名方案。加密方案构造加密方案的方法有很多种，一种通用的方法是使用陷门函数的hard-core比特，将消息的比特嵌入进去[参考文献12]。这种方法的优势是可以确保方案的安全性能达到底层陷门单向函数的水平，缺点是随着消息的扩张，效率较低。

2017-09-16 13:26:10 833

原创欢迎使用优快云-markdown编辑器

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2017-09-15 09:50:47 218

u012949914的博客