Goafan技术字典

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文章标签： 计算机视觉 ubuntu 深度学习
于 2024-03-13 15:46:05 首次发布
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版权

github镜像站

https://bgithub.xyz/

卸载dpkg安装的应用

dpkg -l | grep 应用名称

如果找不到，可以用这个命令查看所有的软件

dpkg --list

找到后删除：

sudo apt-get --remove --purge remove xxx

/·bashrc 不想敲…

sudo gedit ~/.bashrc

source ~/.bashrc

ROS相关命令

🍀 创建工作空间

mkdir -p ~/catkin_ws/src

cd ~/catkin_ws/src

catkin_init_workspace

🍀 编译工作空间

catkin_make

🍀 创建功能包

cd ~/catkin_ws/src

 catkin_create_pkg your_pkg_name std_msgs rospy roscpp

make -j4?

4指的是编译时用的线程数是4，这与CPU核心数相关，CPU核心数是4，最大可以开到2*核心数。

Ubuntu怎么查看核心数?

lscpu

在这里插入图片描述

终端持续打印Nvidia-smi

watch -n 1 nvidia-smi

-n 1 表示每过1秒刷新一次终端

禁止Ubuntu内核更新

查看正在使用的内核：

uname -a

禁止内核更新：

sudo apt-mark hold linux-image-4.4.0-21-generic

sudo apt-mark hold linux-image-extra-4.4.0-21-generic

重启内核更新：

sudo apt-mark unhold linux-image-4.4.0-21-generic
sudo apt-mark unhold linux-image-extra-4.4.0-21-generic

pip insall -i

清华

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云

-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

豆瓣

-i https://pypi.douban.com/simple/

华为云

-i https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

中科大

-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

💠 开启魔法

pip install git+https://github.com/facebookresearch/fvcore --proxy http://127.0.0.1:7890

ubuntu sources.list 替换为阿里云

https://developer.aliyun.com/mirror/ubuntu?spm=a2c6h.13651102.0.0.3e221b11caqLOP

sudo gedit /etc/apt/sources.list

# Ubuntu20.04
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse

# deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse

清华源：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/

鱼香ROS

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

同一个局域网Win–Linux使用SSH传输文件

工具：MobaXterm
Linux操作：

sudo apt install openssh-server

sudo apt install openssh-client

ip address

第三个IP就是我们的远程工具要连接的IP地址，用户名就是@前面的即“hhh”，端口是默认的22
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Ubuntu截屏快捷键

print screen 全屏截图
shift + print screen 选择区域截图

截图默认保存在图片目录

截图工具FlameShot

sudo apt install flameshot

添加快捷键命令：

flameshot gui

在这里插入图片描述

录屏工具 kazam

sudo apt install kazam

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

打印树结构

sudo apt install tree

-d 只打印目录 -L 3 打印到 3 级目录

tree -d Yolov8_ros/ -L 3

打印树结构到txt文件中

tree -d Yolov8_ros/ -L 3 >~/tree_test.txt

打印所有文件

tree -l

Pytorch安装命令

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

CUDA 11.3

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

CUDA 11.1

pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

CUDA 10.1

pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

验证安装

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

Jupyter 加入内核

切换到指定的虚拟环境，以"tf" 为例

conda activate tf

conda install ipykernel

设置kernel，–user表示当前用户，tf_jupyter 为该虚拟环境在jupyter内核选择中显示的名字

ipython kernel install --user --name=tf_jupyter

Jupyter 看视频

# 查看视频
from IPython.display import HTML
from base64 import b64encode
 
video = 'demo/demo.mp4' # 视频路径
 
mp4 = open(video,'rb').read()
data_url = "data:video/mp4;base64," + b64encode(mp4).decode()
HTML("""
<video width=400 controls>
      <source src="%s" type="video/mp4">
</video>
""" % data_url)

Python2 Python3 版本切换共存

ubuntu20.04 安装python2:

sudo apt install python2

设置优先级：

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.8 2

查看python列表：

sudo update-alternatives --list python

手动切换默认的python版本：

sudo update-alternatives --config python

pip2 安装 👇 💐 👇：

sudo curl https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py --output get-pip.py

sudo python2 get-pip.py

Docker 相关命令

💐 导出镜像

docker save -o base.tar.gz base:1.0

💐 导入/加载镜像

docker load -i base.tar.gz

💐 查看容器日志

docker logs fsc_detect

💐 删除容器

docker rm fsc_detect

💐 删除镜像

docker rmi base:1.0

💐 pip下载包到文件夹中

pip download -d a/ charset-normalizer>=3.3.0 --no-deps

pip download -d a/ -r requirements.txt --no-deps

💐 创建镜像

sudo docker build -t detectmodel:1.0 .

💐 创建容器并运行

docker run -d --gpus=all --net=host --name fsc_detect detectmodel:1.0

💐 Dockerfile

FROM base:4.0  

ENV YOLO_SCALE "S"
ENV RTSP_URL "rtsp://admin:abcd1234@192.168.2.111:554/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0#rtsp://admin:abcd1234@192.168.2.222:554/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0"

ADD DetectModel.tar.gz /
ADD packages.tar.gz /

RUN pip install --no-index  packages/pip-23.2.1-py3-none-any.whl
RUN pip install torch/*.whl
RUN pip install packages/*.whl --no-deps
RUN rm -rf /torch /packages torch.txt packages.txt

WORKDIR /DetectModel/weights

CMD python fsc_detect.py

目录结构：
在这里插入图片描述

终端终结者 terminator

sudo apt-get install terminator

安装完成直接 ctrl + alt + t 新建终端就可以看到，右键可以分屏。

Alt + a 全选终端，可以同时出现上次运行的ros指令，不用一个一个去运行了
Alt + o 退出终端全选

在这里插入图片描述

复制命令到终端中运行

右键粘贴到终端有点麻烦？

Ctrl + Shift + V

如果想复制终端里面的内容

Ctrl + Shift + C

国内访问Github

🍀 进入这个网站https://www.ipaddress.com/

分别查找下面三个网址的IP地址：

github.global.ssl.fastly.net

assets-cdn.github.com

github.com

以github.com为例：
在这里插入图片描述
下拉，找到DNS Resource Records中的A Records，复制DNS
在这里插入图片描述
🍀 修改hosts文件，将这个IP地址以及对应的网站添加进去：

 sudo gedit /etc/hosts

如果有多个IP可以都添加进去👇
在这里插入图片描述

注意！！IP地址是会变的，所以每隔一段时间需要重新搜索IP并更新到hosts文件中🤪

🍀 重启nscd服务

sudo /etc/init.d/nscd restart

torch_geometric安装

从网站中下载下面几个包离线安装，https://data.pyg.org/whl/

在这里插入图片描述
然后执行命令：

pip install torch-geometric -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

Anaconda常用命令

💐 重命名环境

conda create -n XXX --clone rcnn

conda remove -n rcnn --all

💐 导出环境

conda env export > environment.yml

💐 在新机器上重现环境

conda env create -f environment.yml

pip 导出requirements.txt

带版本号的：

pip list --format=freeze >requirements.txt

不带版本号的：自己删除

Pycharm添加快捷方式

🌶 进入pycharm解压目录下的bin文件夹，执行命令启动pycharm

./pycharm.sh

🌶 在pycharm的Tools菜单栏找到添加快捷方式
在这里插入图片描述
然后就可以在全部应用中找到了，可以添加到收藏夹
在这里插入图片描述

windows–pycocotools安装

🍀 推荐轮子安装
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pycocotools-windows/

💐 更多方式
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43387852/article/details/126241075

7Zip 安装与使用

sudo apt install p7zip-full

解压

7z x abc.7z

压缩

 7z a text.7z -r /home/text

CMake命令

创建两个文件夹和cmakelists.txt

mkdir src release && touch CMakeLists.txt

直接创建所有配置文件

mkdir .vscode && touch .vscode/launch.json .vscode/tasks.json

第一步：配置，-S 指定源码目录，-B 指定构建目录

cmake -S . -B build

第二步：生成，–build 指定构建目录

cmake --build build

运行

./build/first_cmake

删除build文件夹

rm -r build/

💐 launch.json
用于调试代码

{
    // 使用 IntelliSense 了解相关属性。 
    // 悬停以查看现有属性的描述。
    // 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "C++调试 (gdb) 启动",
            "type": "cppdbg", // C++调试
            "request": "launch",
            "program": "${workspaceFolder}/release/${fileBasenameNoExtension}",  // 文件所在的文件夹路径/release/当前文件的文件名，不带后缀
            "args": [],
            "stopAtEntry": false,
            "cwd": "${fileDirname}", // 文件所在的文件夹路径
            "environment": [],
            "externalConsole": false,
            "MIMode": "gdb",
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "为 gdb 启用整齐打印",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                },
                {
                    "description":  "将反汇编风格设置为 Intel",
                    "text": "-gdb-set disassembly-flavor intel",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ],
            "preLaunchTask": "C/C++: g++ 生成活动文件" // tasks.json的label
        },
        {
            "name": "Python: Current File",
            "type": "debugpy",
            "request": "launch",
            "program": "${file}", // 当前文件
            // "program": "demo.py", // 指定文件
            "console": "integratedTerminal",
            "justMyCode": true // false表示可以进入第三方库（如Pytorch）里进行调试
        }
    ]
}

💐 task.json
用于生成可执行文件

{
	"version": "2.0.0",
	"tasks": [
	  {
		"type": "cppbuild",
		"label": "C/C++: g++ 生成活动文件",
		"command": "/usr/bin/g++", // g++的路径，通过which g++ 查看
		"args": [
		  "-fdiagnostics-color=always", // 颜色
		  "-g",  // 调试信息
		  "-Wall", // 开启所有警告
		  "-std=c++14", // c++14标准
		  "${file}", // 文件本身，仅适用于C++基础知识教学，无法同时编译所有文件
		  // "${fileDirname}/*.cpp", // 文件所在的文件夹路径下所有cpp文件
		  "-o", // 输出
		  "${workspaceFolder}/release/${fileBasenameNoExtension}" // 文件所在的文件夹路径/release/当前文件的文件名，不带后缀
		],
		"options": {
		  "cwd": "${fileDirname}" // 文件所在的文件夹路径
		},
		"problemMatcher": [
		  "$gcc"
		],
		"group": {
		  "kind": "build",
		  "isDefault": true
		},
		"detail": "编译器: /usr/bin/g++"
	  }
	]
  }

Ubuntu20.04安装微信

wget http://archive.ubuntukylin.com/software/pool/partner/ukylin-wine_70.6.3.25_amd64.deb

wget http://archive.ubuntukylin.com/software/pool/partner/ukylin-wechat_3.0.0_amd64.deb

sudo apt-get install -f -y ./ukylin-wine_70.6.3.25_amd64.deb

sudo apt-get install -f -y ./ukylin-wechat_3.0.0_amd64.deb

ffmpeg dav视频转MP4

打开cmd进入ffmpeg.exe目录，把dav视频放进来，运行命令：

ffmpeg.exe -i "fr22.dav" -c:v copy -c:a aac -b:a 128k "fr23.mp4"

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

加载预训练权重问题

https://www.bilibili.com/video/BV1zT421S7yg

1.查看预训练权重的关键字

pretrained_weights_path = "xxx.pth"
state_dict = torch.load(pretrained_weights_path)
# 获取与训练权重的关键字
pretrained_keys = state_dict.keys()
print("预训练权重的关键字：")
for key in pretrained_keys:
	print(key)

2.查看网络模型的关键字

net = model()
model_keys = net.states_dict().keys()
print("\n模型权重的关键字是：")
for key in model_keys:
	print(key)

3.找出模型中缺失的权重

missing_keys = model_keys - pretrained_keys
print("\n模型中缺失的关键字是：)
for key in missing_keys:
	print(key)

4.找出预训练权重中多余的权重

unexpected_keys = pretrained_keys - model_keys
print("\n预训练权重中多余的关键字是：)
for key in unexpected_keys:
	print(key)

5 . 解决方案

model_weight_path = "xxx.pth"
ckpt = torch.load(model_weight_path) # 加载预训练权重
net = model()
model_dict = net.state_dict() # 得到我们的模型参数
# 判断预训练模型中网络的模块是否修改后的网络中也存在，并且shape相同，如果相同则取出
pretrained_dict = {k: v for k, v in ckpt.items() if k in model_dict and (v.shape == model_dict[k].shape)}
# 更新修改之后的 model dict
model_dict.update(pretrained_dict)
# 加载我们真正需要的 state_dict
net.load_state_dict(model_dict, strict=True)
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