12 2018 档案
摘要：la = ls -a ll = ls -l ls -lsh: ls -lsh train_log 看train_log的软链接的原始路径
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摘要：from abc import xxx 从abc的py文件导入一个具体的函数或者类 import abc 直接导入文件 a、b写在同一个文件目录下，a要使用b，直接import就可以了
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摘要：在终端的配置文件首选项的快捷键可以改新标签页的快捷键
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摘要：ftp、ssh都是网络传输的协议，两者一般用来访问服务器，支持ftp的服务器称为ftp服务器，支持ssh的服务器称为ssh服务器。 说白了就是不同的访问方式，ssh更加安全，有相应的密匙 https://www.jianshu.com/p/8b542e092607
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摘要：https://blog.csdn.net/a2020883119/article/details/79561035 先用xrandr命令查看： eDP-1 connected eDP-1是连接着的 关掉：sudo xrandr --output eDP-1 --off 打开：sudo xrandr
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摘要：pip3 install opencv-python https://blog.csdn.net/lsh894609937/article/details/72841359 pip3 install pycocotools
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摘要：代码地址：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 1.fasterRCNN.train():这个不是让网络进行训练，而是让module in training mode，有些module在traing model和testing model下不同,
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摘要：1.tensor的view函数： view(*args) → Tensor 返回一个有相同数据但大小不同的tensor。 返回的tensor必须有与原tensor相同的数据和相同数目的元素，但可以有不同的大小。一个tensor必须是连续的contiguous()才能被查看。 其实就是类似caffe的
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摘要：初始化函数，类似于c++的构造函数 在创建一个对象时默认被调用，不需要手动调用。self后面接的形参，在类实例化的时候必须传递，__init__函数里的参数都属于成员变量
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摘要：代码里面用tensorboard保存了训练的日志在logs目录里面 用tensorboard命令打开日志目录：tensorboard --logdir="./logs/" 会显示一个网址： TensorBoard 1.6.0 at http://bnrcDL:6006 (Press CTRL+C t
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摘要：argparse模块是python用于解析命令行参数,比如python train.py --lr 0.1，这个值为0.1的lr参数只能通过argparse模块传递给python程序内部。 一般过程： import argparse parser = argparse.ArgumentParser(
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摘要：使用PyTorch设置多线程（threads）进行数据读取（DataLoader），其实是假的多线程，他是开了N个子进程（PID都连着）进行模拟多线程工作，所以你的程序跑完或者中途kill掉主进程的话，子进程的GPU显存并不会被释放，需要手动一个一个kill才行，具体方法描述如下： 1.先关闭ssh
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摘要：https://blog.csdn.net/flysky_jay/article/details/82142254 当然也可以使用top找进程，但这种方式更好
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摘要：screen -S + name：创建一个名字叫做name的会话。在里面执行你想要执行的程序，再用Ctrl+a+d退出，让会话Detached，这样就能保证你的任务在后台一直运行，也不会随着终端的关闭任务就停止运行。Ctrl+d 为退出并删除会话。 screen -ls： 查看当前所有的会话。 sc
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摘要：终端--偏好设置--背景的黑色框点一下，然后不透明度调成100%就背景全黑了 光标的颜色方便寻找东西，跟上面一样的打开方式： 可以弄块状，也可以是竖条，个人更喜欢块状，旁边也可以调颜色，感觉白色的更好，还可以弄成闪动的光标，但那样挺烦
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摘要：安装brew：ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" tmux安装：brew install tmux brew update 无响应：切换镜像
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摘要：只有专业版的才能同步服务器 按照这个来：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35067462 3、然后配置映射信息 local path是自己的工程的本地目录路径， Deploy path on server 这里填写相对于root path的目录. 这个地方注意：Deploy
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摘要：服务器是的cuda9，python3.6，unbuntu16 pytorch之前的版本：http://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 之前下载的cu90/torch-0.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl，用pip3
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摘要：pytorch版本的faster和fpn https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch https://github.com/jwyang/fpn.pytorch
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