dd迁移方案

dd迁移方案:(注意新建虚拟机的时候要和物理机的磁盘、内存等大小一致)
一、物理机和虚拟机分别用对应版的livecd启动。
二、在物理机和虚拟机上分别关闭防火墙和开启sshd服务
1.关闭防火墙  systemctl stop firewalld.service#停止firewall 或用service iptables stop 每个版本的linux命令不同
2.开启sshd服务 service sshd start 每个版本的linux的命令不同
3.分别设置物理机和虚拟机的root密码。
三、连通后,在物理机上使用以下命令
1.dd if=/dev/sdx | ssh <Target Host Ip>
“dd of=/dev/xvda/ “直接将磁盘远程copy过去(注意双引号不能丢)
2.dd if=/dev/sdx | ssh <Target Host Ip>
“dd of=/storage/cfs/<StorageUuid>/<targetName>.img ” //将磁盘作为 .img文件copy到指定的存储目录,
3.先在虚拟机上 nc -l 7000|dd of=/dev/xvda 然后在物理机上 dd if=/dev/xvda |nc <虚拟机ip地址> 7000 注意监听的端口号要一致。
确定后输入 Target Host  的密码,即可开始 dd 迁移
四、查看迁移进度
1.通过另一个shell用以下命令查看迁移进度:
watch -n 30 kill -USR1 `pidof dd` 
注意事项:
1.一定要先开启远程主机的sshd 和关闭防火墙
2.用第一种方法的时候,ssh时如果密码输入错了 ,在主机上 vi /root/.ssh/know_hosts 里面的内容注释掉 重新dd,会生成新的公钥。

### DDPM在图像风格迁移中的应用 #### 实现方法 去噪扩散概率模型(DDPMs)可以通过特定的设计来应用于图像风格迁移任务。为了实现这一目标,通常会采用以下几种策略: 1. **条件化输入** 可以通过对DDPM进行条件化处理,在生成过程中引入源域和目标域的信息作为额外的条件变量。这使得模型能够在保持原始内容的同时调整其样式特征[^1]。 2. **多阶段训练** 利用两步或多步训练方案先在一个大规模数据集上无监督地预训练一个通用的DDPM,然后再针对具体的风格转换需求利用较小规模的目标领域样本集合对该模型做微调或者重新训练某些层参数。 3. **融合其他架构组件** 将经典的风格变换网络结构(如AdaIN等)与DDPM相结合,从而更好地控制生成图片的艺术效果并提高效率。例如可以在每一步反向传播时加入来自VGG或其他预训练好的感知损失项来指导样式的匹配程度。 4. **基于潜在空间的操作** 类似于Diff-AE的工作方式,探索如何有效地编码不同艺术流派下的图像到低维潜码中,并通过操作这些潜码完成跨域映射;这种方法允许更灵活地操纵最终输出而不需要大量标记的数据支持。 ```python import torch.nn as nn from torchvision import models class StyleTransferUNet(nn.Module): def __init__(self, base_model='unet'): super(StyleTransferUNet, self).__init__() # 加载预训练的基础U-Net模型 if base_model == 'unet': self.unet = UNet() # 假设有一个已定义好的Unet类 # 添加用于风格转移的具体模块 self.style_encoder = VggEncoder(pretrained=True) def forward(self, content_image, style_image): # 提取风格特征 with torch.no_grad(): style_features = self.style_encoder(style_image) # 使用DDPM框架内的机制逐步修改噪声分布直至接近期望的结果 generated_image = ddpm_process(content_image, style_features=style_features) return generated_image def ddpm_process(image_tensor, *, style_features=None): """模拟简化版DDPM流程""" for t in reversed(range(T)): # 更新当前时间步t处的状态... pass return final_generated_image ``` 上述代码片段展示了一个可能的方式,即构建一个继承自`nn.Module`的新类 `StyleTransferUNet` ,它不仅包含了基本的 U-net 结构还加入了专门负责捕捉给定风格特性的子网路——这里假设使用的是基于 VGG 的编码器。接着定义了前馈函数 `forward()` 来接收两张图象张量分别代表要保留的内容以及想要模仿的形式,最后返回经过一系列迭代优化后的合成产物。 #### 应用案例 目前已有不少研究尝试将DDPM扩展至风格迁移场景下取得不错的效果。比如一些工作展示了仅需极少量的手动标注即可获得高质量且多样化的结果,证明了从预先存在的大型视觉表征里挖掘有用信息的能力。此外还有项目实现了交互式界面让用户实时编辑偏好设置进而影响整个创作过程,极大地增强了用户体验感。
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