zxw的博客

原创 FunASR 在Linux/Unix 平台编译

FunASR 在Linux/Unix 平台编译

原创 ubuntu24.04系统，容器内算法服务运行一段时间cuda突然不能使用

是指执行程序或任务的环境或平台，在不同的上下文中，"运行时" 可能有不同的含义。对于 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 中的运行时，它主要指的是负责管理和执行容器的底层组件。默认情况下，Docker 并不能直接访问 GPU 资源，原因是 GPU 的管理需要专门的驱动程序和工具。运行时，Docker 容器能够更好地与 GPU 进行交互，充分利用硬件资源，满足高性能计算和深度学习训练的需求。运行时，这样它才能正确地与 GPU 驱动进行通信，并将 GPU 资源暴露给容器。

原创 NVIDIA MPS

当使用MPS时，MPS Server会通过一个 CUDA Context 管理GPU硬件资源，多个MPS Clients会将他们的任务通过MPS Server 传入GPU ，从而越过了硬件时间分片调度的限制，使得他们的CUDA Kernels 实现真正意义上的并行。MPS基于C/S架构，配置成MPS模式的GPU上运行的所有进程，会动态的将其启动的内核发送给MPS server，MPS Server借助CUDA stream，实现多个内核同时启动执行。除此之外，MPS还可配置各个进程对GPU的使用占比。

原创 Ollama的升级教程

输入"ollama -v"，查看当前ollama版本如果官网下载很快的话，直接下载国内镜像。大家先去看下有没有新版本的，这是魔塔的ollama镜像，如果更新不及时，可以使用我的备份镜像安装modelscope命令行下载。

原创 Ollama 服务配置-常用环境变量

最新版Ollama开始支持从Huggingface Hub上直接拉取各种模型，包括社区创建的GGUF量化模型。OLLAMA_VERSION环境变量与安装脚本一起使用，以安装特定版本的 Ollama，包括预发行版。可以在 releases 页面中找到版本号。编辑 systemd 服务。这将打开一个编辑器。2. 对于每个环境变量，在。

原创 在Ubuntu系统中将SQL文件导入到MySQL数据库：

ubuntu 安装mysql参考文章：ubuntu 安装mysql_ubuntu安装mysql-优快云博客命令行导入sql文件【以Ubuntu为例】_ubuntu命令行下如何读取.sql-优快云博客

原创 如何将sqlite3中数据导入到mysql中

1.安装sqlite3。

原创 docker版本安装攻略

如果已经安装了 NVIDIA Container Toolkit，你应该能在输出中看到有关 NVIDIA 的信息。这个命令将输出一些关于 NVIDIA GPU 的信息，包括安装的驱动版本。如果这个命令返回了一个版本号，那么 Git LFS 已经安装在你的系统上。如果已安装 Docker 或 Docker Compose 但版本不符合要求，则需要卸载它们。如果已安装 Docker，此命令将输出当前安装的 Docker 版本。： 如果是通过包管理器安装的 Docker Compose，可以用。

原创 Open-Webui和RAGFlow无法加载ollama模型

【代码】Open-Webui和RAGFlow无法加载ollama模型。

原创 NVIDIA Jetson系列，ARM架构创建docker容器

【代码】NVIDIA Jetson系列，ARM架构创建docker容器。

原创 notpad++正则化，利用关键字符删除整行

首先，ctrl+f,选中[替换]，勾选正则表达式（可以勾选[匹配大小写]，不用勾选[匹配新行]）。在[查找目标]框输入[^(.*)"car_no_clean"(.*)$\n]。在$后加上\n，可以将被替换的行直接删除，不加则会将被替换的行变为空格。

原创 yolov5训练的时候txt标签中出现负值

【代码】yolov5训练的时候txt标签中出现负值。

原创 通用的ARM64架构镜像

此链接包含x86架构和ARM架构的pytorch镜像，镜像里面已下载好各种第三方库，GPU版本的pytorch可用。缺点：镜像有点大。

原创 华为鲲鹏+银河麒麟v10 安装 docker-ce

设备：硬件：仅有ARM处理器，无GPU和NPU，操作系统麒麟银河V10，Kunpeng-920#######参考原链接#########在 arm64(aarch64) 架构服务器上基于国产化操作系统安装 docker 服务。

原创 麒麟银河操作系统下的英伟达驱动出现如下错误

麒麟银河v10

原创 车载算法服务自启动Dockerfile

Dockerfile

原创 构建独立的redis容器

redis-server、docker

原创 JetPack

jetson jetpack

原创 训练yolov5出现的错误

yolov5和pytorch

原创 Kylin v10操作系统+ARM处理器+nvidia T4显卡编译GPU版本pytorch

ARM架构GPU 版本pytorch成功编译

原创 银河麒麟操作系统安装nvidia-container-toolkit

ARM架构下安装nvidia-container-toolkitcurl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/centos8/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.reposudo yum install -y nvidia-container-toolkitsudo systemctl restart dockernvidia-docker 存储库配置

原创 ARM架构上YOLOv5算法部署错误

报错：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘ 的解决方案解决办法：降低PyTorch的版本到1.9.0No module named ‘skimage‘解决办法：pip install scikit-image

原创 PyTorch和TensorFlow轮子下载链接

#支持amd和x86,操作系统win、macos、linuxtensorflow · PyPI#支持amd、x86和aarch架构，操作系统win、macos、linuxtorch · PyPIarm架构下安装说明，参考链接如下：基于arm架构的ubuntu18 .04安装Anaconda3 + pytorch+python3.9_qq_41426807的博客-优快云博客_arm ubuntu 安装教程...

原创 在ARM64平台下安装TensorFlow和Pytorch

#TensorFlow安装包Releases · lhelontra/tensorflow-on-arm · GitHub#PyTorch安装过程​​​​​​基于arm架构的ubuntu18 .04安装Anaconda3 + pytorch+python3.9_qq_41426807的博客-优快云博客_anaconda arm#PyTorch安装包torch · PyPI...

原创 ‘_RSAPublicKey‘ object has no attribute ‘verifier‘

'_RSAPublicKey' object has no attribute 'verifier'错误解决：pip install cryptography==36.0.2 #将版本返回到36.0.2版本；

原创 ARM64架构下安装PyTorch、TensorFlow以及python第三方库出现的错误

OSError: Could not find library geos_c or load any of its variants ['libgeos_c.so.1', 'libgeos_c.so']解决办法Ubuntu系统执行：sudo apt-get install libgeos-devCentOS系统执行：sudo yum install geos-devel报错：Check the logs for full command output解决：检查是否有这个驱动libpq.

原创 ResNet、ResNeXt

原创 GPU compute capability（算力)和CUDA版本冲突问题

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the deviceCUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

原创 英伟达显卡算力查询--A5000、RTX30系列以及GTX

显卡算力查询链接：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#computeCUDA GPUs | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=18.04&target_type=deb_local#computep

原创 RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

GTX 10系类显卡生成的容器CUDA10.2、cudnn7、Pytorch1.8.0、python=3.8可以训练。把镜像加载到RTX 20系类显卡容器训练出现上述错误：RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED目前解决办法：降低pytorch版本，PyTorch=1.7.1,python=3.7怀疑可能是：1.显卡驱动版本问题。2.显卡显存被占用太多。3.还可能是docker镜像并不能完美适应，10系类和20系类

原创 Error response from daemon: linux runtime spec devices: could not select device driver ““ 解决办法

CentOS7.7离线安装docker之后docker run --gpus all 之后出现上面问题。docker run 不带--gpus all没有出现错误，所以需要安装nvidia-container-runtime。离线安装nvidia-container-runtime：1、在一台联网的机器上执行这两个命令distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl -s -L https://nvidia.github.io

原创 CentOS7.7离线安装驱动、docker、CUDA和cudnn

第一步：驱动安装1.预、查询命令1、Linux查看显卡信息：（ps：若找不到lspci命令，可以安装 yum install pciutils）lspci | grep -i vga2、使用nvidia GPU可以：lspci | grep -i nvidia3、查看显卡驱动cat /proc/driver/nvidia/version一、前提准备（参考：https://www.cnblogs.com/gollong/p/12655424.html）1.安装依赖环境：yum

原创 用pytorch训练EfficientNet网络。出现错误IndexError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions

if input.size(0) != target.size(0):IndexError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions原因：train或者validation dataset 样本数量与batchsize不是整除的关系解决：调整为整除关系，不再报错（从最大batchsize递减慢慢测试出来的）...

原创 pytorch1.9.0 TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given

#降低pillow的版本即可pip install pillow==8.2.0 TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given#Steps to reproduce the behavior:import torchimport torchvision.transforms as transformsfrom PIL import Imagetfms = transforms.Compose(..

原创 VScode配置libtorch环境（ubuntu18.04+libtorch1.7.0+pytorch1.7.0模型）

出现这个错误的原因是：terminate called after throwing an instance of 'c10::Error'。解答：下面三个.json里面libtorch和build的路径没有给对，是路径错误tasks.json{ "version": "2.0.0", "tasks": [ { "type": "shell", "label": "example-app", //lauch.json preLaunchTask "command": "

转载 深度学习学习基本概念：batch_size、epoch、 iteration

Note:以识别为例，输入RGB图像，batch=16,在全部训练样本中随机不重复的抽取16张图像作为一个批次，在批次中单独一张图像进行卷积（卷积向下取整），比如卷积层滤波器个数为32，经过卷积之后输出32个特征图，假如类别个数位1万类，这张图像经过整个网络输出得到1万个值，最大的值对应的类别就是这个图像训练出的结果（网络训练的结果：图像对应的类别），16张图像最后都会学到一个结果，作为本次迭代的...

转载 帕累托最优

转自：https://baike.baidu.com/item/帕累托最优/1768788?fr=aladdin 帕累托最优（Pareto Optimality），也称为帕累托效率（Pareto efficiency），是指资源分配的一种理想状态，假定固有的一群人和可分配的资源，从一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好。帕累托最优状...

转载 计算机视觉的终极目标

计算机视觉的终极目标：让计算机自动理解图片(视频)的内容。这个终极目标的核心其实可以拆解为一下几个任务：1. 让计算机理解图片的场景(咖啡厅, 教室, 博物馆, 等等),2. 理解场景中包含的物体(餐具,交通工具,人, 动物等等),3. 理解物体所在图片中的位置(bounding box边界框的坐标, 物体的边界点),4. 理解物体之间的关系和行为(是在交谈, 体育比赛,对抗, 等等),...

原创 Ubuntu操作系统挂载点设置

/boot 1000MEFI 1000Mswap 8G-16G/ 余下所有上面是组装服务器的技术人员告诉我的，顺序不变；另外他告诉我，可以选择自动分区（目前还没试过）此外，我在网上找了点资料Device for boot loader installation:(选择默认还是自己选)，组装服务器的人员告诉...

翻译 硬盘分区的表示方法

硬盘的三种接口：IDE硬盘，它们的名字应该是/dev/hda1、/dev/hda2等；SATA或者SCSI硬盘，它们的名字则是/dev/sda1、/dev/sda2等。硬盘分区的表示方法：那么什么是hda和sda呢？它们分别是Hard Driver Number A和SCSI Driver Number A的简写，也就是说，hd和sd指出了硬盘的接口类型，后面的...