11 2021 档案
摘要：当使用 virtualenv -p python3 env 安装虚拟环境时，报这个错误，经过反复检查，终于找到问题原因： 当前安装的python环境为3.8.8，但其实tmal支持的环境是python3.6，但在创建虚拟环境时使用的命令是 virtualenv -p python3.8 env。 后
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摘要：if all_args.cuda_deterministic: torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True注意需要设置 cuda_deterministic == True cudn
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摘要：在服务器上跑PyTorch 程序的列位不要把cpu占满修改这个环境变量降低你们的cpu使用率（因为pytorch默认是能用多少线程就用多少的） torch.set_num_threads(all_args.n_training_threads)
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摘要：（1）. mujoco安装： 1.从mujoco官网下载最新的安装包 https://mujoco.org/download 2.在根目录下新建 .mujoco文件夹 mkdir ~/.mujoco 3.把下载下的mujoco安装文件 mujoco210-linux-x86_64.tar.gz 传到
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摘要：virtualenv -p python3.X env (注意python3.X的版本很重要) source ~/env/bin/activate
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摘要：1. 查看： htop -u longfei-fwxz 2.删减： ps -A -ostat,ppid,pid,cmd | grep -e'^[Zz]' |awk '{print $2}' | xargs kill -9 ps -A -ostat,ppid,pid,cmd | grep -E "ma
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摘要：经验证，在config文件中的device设置下添加 torch.cuda.set_device(3)该问题应是因为cuda内部对于RNN的参数分配不当导致的。添加上面这一行的设置后即解决该问题。即改为如下设置： device = 'cuda:3' if torch.cuda.is_availabl
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摘要：python对于类的成员没有严格的访问控制限制，这与其他面向对象的语言有区别。关于私有属性和私有方法，有如下要点：1）通常我们约定，两个下划线开头的属性是私有的，其他是公共的；2）类内部可以访问私有属性（方法）3）类外部不能直接访问私有属性（方法）4）类外部可以通过“_雷鸣__私有属性（方法）”访问
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