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  • 问题 下面代码在有些机器上执行正常,有些机器上执行报错: ... line 277 print json.dumps(output) ^ SyntaxError: invalid syntax 这是一个奇怪的问题。 经过查看,报错的机器上的python版本是...

    问题

    下面代码在有些机器上执行正常,有些机器上执行报错:

    import json
    
    
    output={}
    
    print json.dumps(output)

    python代码报错:

    line 277 print json.dumps(output) ^ SyntaxError: invalid syntax

    这是一个奇怪的问题。
    经过查看,报错的机器上的python版本是3。

    所以,代码要做兼容处理。

    解决办法

    代码修改如下:

    import json
    
    
    output={}
    
    print (json.dumps(output))

    print的参数加上括号。这样,在python2和python3环境下都可以执行正常。

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  • 一、Linux 下使用 nohup Unix/Linux下一般比如想让某个程序在后台运行,很多都是使用 & 在程序结尾来让程序自动运行。 比如我们要运行weblogic在后台: ./startWebLogic.sh &...

    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到教程。

     

    一、Linux 下使用 nohup

    Unix/Linux下一般比如想让某个程序在后台运行,很多都是使用 & 在程序结尾来让程序自动运行。

    比如我们要运行weblogic在后台:
    ./startWebLogic.sh &

    但是加入我们很多程序并不象weblogic一样做成守护进程,可能我们的程序只是普通程序而已,一般这种程序使用 &结尾。

    但是如果终端关闭,那么程序也会被关闭。

    但是为了能够后台运行,那么我们就可以使用nohup这个命令。

    比如我们有个startWebLogic.sh需要在后台运行,那么就使用nohup:

    nohup ./startWebLogic.sh &

    提示:

    [~]$ appending output to nohup.out

    嗯,证明运行成功,同时把程序运行的输出信息放到当前目录的 nohup.out 文件中去。


    nohup 命令

    用途:LINUX命令用法,不挂断地运行命令。

    语法:nohup Command [ Arg ... ] [ & ]

    描述:nohup 命令运行由 Command 参数和任何相关的 Arg 参数指定的命令,忽略所有挂断(SIGHUP)信号。

    在注销后使用 nohup 命令运行后台中的程序。要运行后台中的 nohup 命令,添加 & ( 表示“and”的符号)到命令的尾部。

    nohup: ignoring input and appending output to `nohup.out'  忽略输入输出,将信息化信息记录到nohup.out文件中。

     

    二、使用Linux重定向解决nohup.out无写权限问题

    ■场景

    执行nohup命令的时候,经常会出现下面这种没有写入权限的错误。

    nohup: ignoring input and appending output to `nohup.out'
    nohup: failed to run command `/etc/nginx_check.sh': Permission denied

     

    ■linux重定向:

    0、1和2分别表示标准输入、标准输出和标准错误信息输出,可以用来指定需要重定向的标准输入或输出。

    在一般使用时,默认的是标准输出,既1。当我们需要特殊用途时,可以使用其他标号。

    例如,将某个程序的错误信息输出到log文件中:./program 2>log。

    这样标准输出还是在屏幕上,但是错误信息会输出到log文件中。

     

    另外,也可以实现0,1,2之间的重定向。2>&1:将错误信息重定向到标准输出。

    Linux下还有一个特殊的文件/dev/null,它就像一个无底洞,所有重定向到它的信息都会消失得无影无踪。

    这一点非常有用,当我们不需要回显程序的所有信息时,就可以将输出重定向到/dev/null。

    如果想要正常输出和错误信息都不显示,则要把标准输出和标准错误都重定向到/dev/null, 例如:

    # ls 1>/dev/null 2>/dev/null

    还有一种做法是将错误重定向到标准输出,然后再重定向到 /dev/null,例如:

    # ls >/dev/null 2>&1

    注意:此处的顺序不能更改,否则达不到想要的效果,此时先将标准输出重定向到 /dev/null,

    然后将标准错误重定向到标准输出。

    由于标准输出已经重定向到了/dev/null,因此标准错误也会重定向到/dev/null,于是一切静悄悄。

     

    ■关于nohup

    在使用nohup命令的时候,经常由于输出nohup.out的路径没有写入权限,而无法使用nohup。

    这是可以使用Linux重定向的方法,将nohup.out重定向至一个有写入权限的路径,或者直接扔到/dev/null中。

    nohup ./program >/dev/null 2>/dev/null &

    或者

    nohup ./program >/dev/null 2>&1 &

     

    三、使用nohup设置后台进程

    引言: 有时候需要在Linux上设置一个后台进程,但是当你关闭terminal之时,它会被系统kill掉,那该如何来实现其后台进程能一直运行下去呢?

    使用方式:

    nohup command-with-options &

    当在屏幕上敲击上述命令之后,屏幕上会出现如下信息:

    $ nohup: ignoring input and appending output to `nohup.out’

    敲击回车,就退出了nohup.out当前的界面,进入正常的命令行。

    输出日志信息:

    接下来的输出的日志信息,将输出到nohup.log.即将屏幕上输出的日志信息直接输出到nohup.log文件。

    后台进程的标志符:

    如果一个命令只使用&来标识,则表示其在当前Session中,运行在后台。如果当前Session关闭或者当前的terminal工具关闭,则其附属的进程将会关闭。

    正常运行的后台进程都是需要nohup与&,两者并行使用的,方可保证其在后台正常运行。

     

     

     

    转自:https://blog.csdn.net/blueheart20/article/details/78226066

               https://www.cnblogs.com/quchunhui/p/5582371.html

               http://aniyo.iteye.com/blog/1496442

     

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  • Java IO的原理 入门理解,input和output和java程序的关系1.Java IO的原理2.input和output的理解3.IO流的分类4.IO流体系(蓝色为重点、常用)5.各种流的用法 1.Java IO的原理 IO流用来处理设备之间的数据传输 ...

    1.Java IO的原理

    1. IO流用来处理设备之间的数据传输
    2. Java程序中,对于数据的输入或者输出操作都是以“流(stream)”的方式来进行的
    3. java.io包下提供了各种“流”类和接口,用以获取不同种类的数据,并通过标准的方法输出或者输出数据

    2.input和output的理解

    1. 输入input:读取外部数据(磁盘、光盘等存储设备的数据)到程序(内存)中
    2. 输出output:将程序(内存)数据输出到磁盘、光盘等存储设备中
    3. 从网络中读取或者输出也是一样的概念

    读取不同的文件
    5. 树

    3.IO流的分类

    1. 按操作数据单位不同分为:字节流(8bit),字符流(16bit)(处理文本文件)
    2. 按照数据流的流向不同分为:输入流,输出流
    3. 按流的角色不同分为:节点流(文件流–>直接作用于文件),处理流
    (抽象基类) 字符流 字节流
    输入流 Reader InputStream
    输出流 Write OutputStream
    1. Java的IO流共涉及40多个类,实际上非常有规则和规律,都是从上表中的4个抽象基类派生的
    2. 由这4个类派生出来的子类名称都是以其父类名作为子类名的后缀
    3. 流的分类结构图,注:中间的矩形为一层包一层的。
      图

    4.IO流体系(蓝色为重点、常用)

    图

    5… InputStream 与 Reader的区别和注意点

    1. InputStream 和 Reader 是所有输入流的基类。
    2. InputStream(典型实现:FileInputStream)
      int read()
      int read(byte[] b)
      int read(byte[] b, int off, int len)
    3. Reader(典型实现:FileReader)
      int read()
      int read(char [] c)
      int read(char [] c, int off, int len)
    4. 程序中打开的文件 IO 资源不属于内存里的资源,垃圾回收机制无法回收该资源,所以应该显式关闭文件 IO 资源。

    6.OutputStream 和Writer的注意点和区别

    1. OutputStream 和 Writer 也非常相似:
      void write(int b/int c);
      void write(byte[] b/char[] cbuf);
      void write(byte[] b/char[] buff, int off, int len);
      void flush();
      void close(); 需要先刷新,再关闭此流
    2. 因为字符流直接以字符作为操作单位,所以 Writer 可以用字符串来替换字符数组,即以 String 对象作为参数
      void write(String str);
      void write(String str, int off, int len);

    7.各种类型的IO流的用法

    1. 节点流(文件流) FileInputStream、FileOuputStrea、FileReader、FileWriter的用法(实现文件的复制)点击节点流用法
    2. 点击进入File类的用法
    3. 点击进入缓冲流,实现文件的复制和注意点
    4. 点击进入 JavaIO转换流的使用和注意点(实现字节流和字符流之间的转换)
    5. 点击进入 Java IO 处理流之:标准输入输出流
    6. 点击进入 Java IO 处理流之:打印流 和 数据流用法
    7. 点击进入 Java IO流 对象流的使用和序列化的注意点
    8. 点击进入 Java IO RandomAccessFile (随机访问流)类随机访问的使用细节详解
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  • 【Tensorflow】tensorflow没有output结点,存储成pb文件

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 15:01:24
    Tensorflow中保存成pb file 需要使用函数 ...output_node_names=[]) []中需要填写你需要保存的结点。如果保存的结点在神经网络中没有被显示定义该怎么办? 例如我使用了tf.contrib.slim或者keras,在tf的高层很多...

    Tensorflow中保存成pb file 需要 使用函数 

    graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def,

    output_node_names=[]) []中需要填写你需要保存的结点。如果保存的结点在神经网络中没有被显示定义该怎么办? 

    例如我使用了tf.contrib.slim或者keras,在tf的高层很多情况下都会这样。

      在写神经网络时,只需要简单的一层层传导,一个slim.conv2d层就包含了kernal,bias,activation function,非常的方便,好处是网络结构一目了然,坏处是什么呢?

    在尝试保存pb的 output node names时,需要将最后的输出结点保存下来,与这个结点相关的,从输入开始,经过层层传递的嵌套函数或者操作的相关结点,都会被保存,但无效的例如 计算准确率,计算loss等,就可以省略了,因为保存的pb主要是用来做预测的。

    在准备查看所有的结点名称并选取保存时,发现scope "local3"里面仅有相关的weights 和biases,这两个是单独存在的,即保存这两个参数并没有任何意义。

    那么这时候有两种解决办法:

     

    方法一:

    graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output_node_names=[var.name[:-2] for var in tf.global_variables()])

    那么这个的意思是所有的variable的都被保存下来 但函数中要求的是 node name  我们通过 global_variables获得的是 变量名  并不是  节点名

    (例如 output:0 就是变量名,又叫tensor name)

    output就是 node name了。

    在tensorboard中可以一窥究竟

     

     

    通过这样 也可以将 所有的变量全部保存下来(但是你并不能使用,是因为你的output并没有名字,所以你不可以通过常用的sess.graph.get_tensor_by_name来使用)

     

    方法二:

    那就是直接改写神经网络了....当然了还是比较简单的,只要改写最后一个,改写成output即可,tensorflow中无论是 变量、操作op、函数、都可以命名,那么这个地方是一个简单的全连接,仅需要将weights*net(上一层的输出) +bias 即可,我们只要将bias相加的结果命名为 ouput即可:

    with tf.name_scope('local3'):
    
        local3_weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([4096, self.output_size], stddev=0.1))
    
        local3_bias = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[self.output_size]))
    
    result = tf.add(tf.matmul(net, local3_weights), local3_bias, name="output")

     

    这样将上述的convert_variables_to_constants中的output_node_names只需要填写一个['output']即可,因为这一个output结点,需要从input开始,将所有的神经网络前向传播的操作和参数全部保存下来,因此保存的结点数量  和 方法一保存的结点数量是一样的(console显示都是 convert 24)。

    完整的pb保存为:(我是将ckpt读入进来,然后存成pb的)

    from tensorflow.python.platform import gfile
    
    
    
    load_ckpt():
    
        path = './data/output/loss1.0/'
    
        print("read from ckpt")
    
        ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(path)
    
        saver = tf.train.Saver()
    
        saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
    
    
    
    def write2pb_file():
    
        constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def,
    
            output_node_names=["output"])
    
        with tf.gfile.GFile(path+'loss1.0.pb', mode='wb') as f:
    
        f.write(constant_graph.SerializeToString())
    
        print("Model is saved as " + path+'loss1.0.pb')
    
    
    
    def main():
    
        load_ckpt()
    
        write2pb_file()

     

     

    如果是简单的直接保存,那就更简单了。

     

    pb文件的read,很多人会将一个net写成一个类,在引入的时候会将新建这个类,然后读入ckpt文件,这完全没有问题,但是在读取pb时,就会发生问题,因为pb中已经包含了图与参数,引入时会创建一个默认的图,但是net类中自己也会创建一个图,那么这时候你运行程序,参数其实并没有使用.pb的文件。

     

    所以我们不能创建net类,然后直接读入.pb文件,对.pb文件,通过如下代码,获取.pb的graph中的输入和输出。

    self.output = self.sess.graph.get_tensor_by_name("output:0")
    
    self.input = self.sess.graph.get_tensor_by_name("images:0")

    注意此时要加:0 因为你获取的不再是结点了,而是一个真实的变量,我的理解是,结点相当于一个类,:0是对象,默认初始化值就是对象的初始化。

     

    然后就可以通过self.sess.run(self.output(feed_dict={self.input: your_input})))运行你的网络了!

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