udmekey-CSDN博客

原创使用ImageFolder时报错FileNotFoundError: Couldn‘t find any class folder in ../autodl-fs/COCO2017/

1.调试的关键就是仔细研究报错信息。根据报错信息回溯到关键代码：train_images = datasets.ImageFolder(train_options.train_folder, data_transforms['train'])分析报错原因就是train_folder找不到数据集入口路径:datasets.ImageFolder函数无法在指定的路径../autodl-fs/COCO2017/中找到任何类别文件夹。这意味着该路径下缺少所需的文件夹结构。2.了解datasets.Image

2024-03-29 09:45:29 304 1

原创 VScode如何联动远程服务器来跑模型和Debug

把他下载到我的环境当中来：pip install git+https://github.com/kornia/kornia.git，最后终端提示Successfully installed kornia-0.7.3.dev0 kornia-rs-0.1.2则安装成功。3.在运行代码的过程中一定要文件路径问题，终端所在路径是目前代码运行的路径，其他数据或文件的路径是基于这个基础的，或者直接使用绝对路径。在github的项目上查找这个文件发现它移动到了新的模块下，于是修改代码文件为相对于的新位置。

2024-03-23 14:24:10 659 3

原创如何从Github拿到代码在云服务器跑起来--算力云从零搭建和配置GPU模型环境

在训练时，需要高IO性能的数据（如训练数据），先拷贝到实例本地数据盘，从本地盘读数据获得更好的IO性能。1.首先拿到一份代码先研究他的readme.md也就是说明文档（至关重要），根据说明文档的详细程度可以间接判断代码能否跑起来，或者代码是否靠谱，不然花很多时间研究才发现代码没有可行性。此外存储后端有多冗余副本，数据可靠性非常高（本地数据盘无冗余备份，有一定概率出现磁盘故障影响数据）3.租用实例，先根据我们需要的GPU型号，需要的配置环境，其次选地区（北京这种地区容易没有可用实例就得等待），价格。

2024-03-22 22:30:32 983 2

原创记录使用超算平台、slurm用户作业管理使用命令

输入命令查看哪些作业占用GPU： squeue | grep "gpu"根据作用ID取消排队作业：scancel 143162。激活环境:conda activate myenv。退出环境: conda deactivate。新建脚本：sbatch test.sh。查看全部运行的作业：squeue。查看历史作业情况：sacct。到底是谁一直占着GPU啊！退出命令行:exit。

2024-03-21 11:55:31 369 1

原创 linux系统下Vi编辑器的常用命令（如何保存和退出）

在命令模式下，您可以切换到编辑模式以输入或编辑文本。在编辑模式中，您可以直接输入文本，并且某些键盘按键的功能会发生变化。例如，按下键盘上的a将光标移到当前位置的右侧并开始输入文本，按下i将光标移到当前位置并开始输入文本。要从命令模式切换到编辑模式，请按下a、i、o等键。当打开一个文件时，vi编辑器会默认进入命令模式。在该模式下可以执行各种编辑器命令，如移动光标、复制粘贴文本、查找替换等。要进入命令模式，只需按下键盘上的Esc键。这将放弃对文件的更改并强制退出编辑器。这将保存您对文件的更改并退出编辑器。

2024-03-21 11:31:00 322 1

原创 Linux系统下使用vi编辑器时意外或强制关闭窗口退出报错：Another program may be editing the same file.

如果您已经执行了这些操作，请删除交换文件".trans.sh.swp"以避免显示此消息。在这种情况下，您可以选择打开为只读模式（[O]pen Read-Only）、继续编辑（[E]dit anyway）、恢复更改（[R]ecover）、删除交换文件（[D]elete it）、退出编辑器（[Q]uit）或中止操作（[A]bort）。2.在提示后输入“Q”来直接退出不做任何操作，回到trans.sh所在路径下的命令行，删除交换文件.trans.sh.swp：输入rm -rf .trans.sh.swp；

2024-03-21 11:11:01 236 1

原创习惯用Typora做学习笔记，老师让上传word版本文献综述，如何转换？--文件转换插件Pandoc的安装过程。

Typora转换后缀为.md的文档为其他格式，例如word--安装插件Pandoc、获取和安装教程

2024-03-15 21:33:46 389

原创 Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False.

通常情况下，当你设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES，PyTorch就会在可见的GPU设备上运行，而不考虑其他未被指定的GPU。因此，如果你只有一个GPU，或者指定的GPU编号不正确，可能就会出现无法找到GPU的情况，最终执行了else分支。1.修改checkpoint = torch.load(args.checkpoint_file, map_location=torch.device('cpu'))则可用CPU运行代码，但这不是我们的最终目的。3.以下命令在在终端执行。

2023-12-11 20:08:37 1031 1

qq_42080838的博客