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    {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":6,"count":6}]},"card":[{"des":"云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。","link1":"https://ecs-buy.aliyun.com/wizard#/prepay/cn-hangzhou","link":"https://www.aliyun.com/product/ecs","icon":"https://img.alicdn.com/tfs/TB1afahQpXXXXaAapXXXXXXXXXX-114-114.png","btn2":"了解价格","tip":"ECS精选产品特惠低至0.95折,立即查看 高配云服务器免费试用,立即查看","btn1":"立即开通","link2":"https://www.aliyun.com/price/product?spm=5176.8789780.1092586.1.2e8e57a8lGNDpl#/ecs/detail","title":"云服务器 ECS"}],"search":[{"txt":"云服务器精选特惠,低至0.95折","link":"https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/activity_selection"},{"txt":"ECS新产品s6首发特惠","link":"https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/s6_sales"},{"txt":"ECS免费试用最高12个月","link":"https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/free"},{"txt":"ECS云服务器学习路径","link":"https://help.aliyun.com/learn/learningpath/ecs.html"},{"txt":"ECS云服务器入门","link":"https://help.aliyun.com/document_detail/25422.html"},{"txt":"ECS云服务器选型推荐","link":"https://help.aliyun.com/document_detail/58291.html"}],"countinfo":{"search":{"length_pc":0,"length":0},"card":{"length_pc":0,"length":0}},"simplifiedDisplay":"newEdition","newCard":[{"link":"https://www.aliyun.com/product/ecs","icon":"ecs","title":"云服务器ECS","des":"云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。","btn1":"产品详情页","btn2":"ECS控制台","btn3":"在线咨询","link3":"https://ai.alimebot.taobao.com/intl/index.htm?from=bg778QBnk9&_user_access_token=Nm9Vb2FMUTBNMXQydUQybXRKcXFUWU52TDhnOS9yN1hRM0JjRURxaGJyNERramxUWGNMSFRENExQUnJ1RXF5K0tHTXFzbmpZL0xWS2pPN24xSVVpeHNrM2tGTVVjQXFvYnlkN09JcklrMFhLZllCTnpLbTRGKzZyME4vd3hkQzdxbjl6SnZ3YnR6MlJTdkh2cGJTc1ZRPT0=","link1":"https://www.aliyun.com/product/ecs","link2":"https://ecs.console.aliyun.com/#/home","infoGroup":[{"infoName":"最新活动","infoContent":{"firstContentName":"云服务器低至0.95折","firstContentLink":"https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/activity_selection","lastContentName":"ECS续费升级特惠6.5折","lastContentLink":"https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/care"}},{"infoName":"产品入门","infoContent":{"firstContentName":"ECS选型推荐","firstContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/58291.html","lastContentName":"ECS学习路径","lastContentLink":"https://help.aliyun.com/learn/learningpath/ecs.html"}},{"infoName":"热门产品","infoContent":{"firstContentName":"第六代企业级产品","firstContentLink":"https://cn.aliyun.com/acts/member-2019/the-sixth-ecs","lastContentLink":"https://www.aliyun.com/product/swas","lastContentName":"轻量应用服务器"}},{"infoName":"最佳实践","infoContent":{"firstContentLink":"https://yqh.aliyun.com/live/detail/6600","firstContentName":"新产品s6首发解密","lastContentLink":"https://yqh.aliyun.com/live/detail/6641","lastContentName":"迁云工具一键上云"}}],"contentLink":"https://www.aliyun.com/product/ecs"}]}

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  • 作为LinkGPU的宣传员,宣传员,宣传员~此文献给 希望我,“文能拉客户,武能配环境” 的 LinkGPU 技术大佬 ~求大佬路过,指点一二~~[各位深度学习者有GPU需求的,可以+wx:LinkGPU 找本宣传员]一、nvidia-...

    作为LinkGPU的宣传员,宣传员,宣传员~

    此文献给 希望我,“文能拉客户,武能配环境” 的 LinkGPU 技术大佬 ~

    求大佬路过,指点一二~~

    [各位深度学习者有GPU需求的,可以+wx:LinkGPU 找本宣传员]

    一、nvidia-smi

    nvidia-smi是用来查看GPU使用情况的。

    第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动。

    第二栏的Temp:是温度,单位摄氏度。

    第三栏的Perf:是性能状态,从P0到P12,P0表示最大性能,P12表示状态最小性能。

    第四栏下方的Pwr:是能耗,上方的Persistence-M:是持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态。

    第五栏的Bus-Id是涉及GPU总线的东西。

    第六栏的Disp.A是Display Active,表示GPU的显示是否初始化。

    第五第六栏下方的Memory Usage是显存使用率。

    第七栏是浮动的GPU利用率。

    第八栏上方是关于ECC的东西。

    第八栏下方Compute M是计算模式。

    下面一张表示每个进程占用的显存使用率。

    显存占用和GPU占用是两个不一样的东西,显卡是由GPU和显存等组成的,显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。

    二、htop

    是一个 Linux 下的交互式的进程浏览器,可以用来替换Linux下的top命令。PID:进行的标识号

    USER:运行此进程的用户

    PRI:进程的优先级

    NI:进程的优先级别值,默认的为0,可以进行调整

    VIRT:进程占用的虚拟内存值

    RES:进程占用的物理内存值

    SHR:进程占用的共享内存值

    S:进程的运行状况,R表示正在运行、S表示休眠,等待唤醒、Z表示僵死状态

    %CPU:该进程占用的CPU使用率

    %MEM:该进程占用的物理内存和总内存的百分比

    TIME+:该进程启动后占用的总的CPU时间

    COMMAND:进程启动的启动命令名称是一个 Linux 下的交互式的进程浏览器,可以用来替换Linux下的top命令

    三 、ls -l

    除文件名称外,亦将文件型态、权限、拥有者、文件大小等资讯详细列出。

    四、adduser (创建用户用)

    sudo adduser xxx.x —force-badname 注意英文字符

    默认在创建用户时会进行/etc/adduser.conf中的正则表达式检查用户名是否合法,如果想使用弱检查,则使用这个选项,如果不想检查,可以将/etc/adduser.conf中相关选项屏蔽。

    ————更新————

    五、修改用户密码

    passwd 只能改自己的密码

    sudo passwd [username] 可以改任意用户名的。

    六、scp命令

    scp命令用于Linux之间复制文件和目录。

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  • Linux系统下一个文件或者文件夹的权限分为三个,User,Group,Other的,每个组的又分为三个,可读,可写,可执行,所以共九个二进制数字,每三个一组,rwx rwx rwx这表示对所有用户全是可读可写可执行,即赋予用户所有...

    Linux系统下一个文件或者文件夹的权限分为三个,User,Group,Other的,每个组的又分为三个,可读,可写,可执行,所以共九个二进制数字,每三个一组,rwx rwx rwx这表示对所有用户全是可读可写可执行,即赋予用户所有权限。修改权限的方式很简单,就是使用一个较高权限的用户进入,然后使用chmod命令下放权限,即可,如果想把当前文件或者文件夹设置成为所有用户都能访问,就设置成chmod 777 file 即可。

    下边是网上一些介绍linux系统里权限设置比较详细的方法。

    查看文件权限的语句:

    在终端输入:

    ls -l xxx.xxx (xxx.xxx是文件名)

    那么就会出现相类似的信息,主要都是这些:

    -rw-rw-r--

    一共有10位数

    其中: 最前面那个 - 代表的是类型

    中间那三个 rw- 代表的是所有者(user)

    然后那三个 rw- 代表的是组群(group)

    最后那三个 r-- 代表的是其他人(other)

    然后我再解释一下后面那9位数:

    r 表示文件可以被读(read)

    w 表示文件可以被写(write)

    x 表示文件可以被执行(如果它是程序的话)

    - 表示相应的权限还没有被授予

    现在该说说修改文件权限了

    在终端输入:

    chmod o w xxx.xxx

    表示给其他人授予写xxx.xxx这个文件的权限

    chmod go-rw xxx.xxx

    表示删除xxx.xxx中组群和其他人的读和写的权限

    其中:

    u 代表所有者(user)

    g 代表所有者所在的组群(group)

    o 代表其他人,但不是u和g (other)

    a 代表全部的人,也就是包括u,g和o

    r 表示文件可以被读(read)

    w 表示文件可以被写(write)

    x 表示文件可以被执行(如果它是程序的话)

    其中:rwx也可以用数字来代替

    r ------------4

    w -----------2

    x ------------1

    - ------------0

    行动:

    表示添加权限

    - 表示删除权限

    = 表示使之成为唯一的权限

    当大家都明白了上面的东西之后,那么我们常见的以下的一些权限就很容易都明白了:

    -rw------- (600) 只有所有者才有读和写的权限

    -rw-r--r-- (644) 只有所有者才有读和写的权限,组群和其他人只有读的权限

    -rwx------ (700) 只有所有者才有读,写,执行的权限

    -rwxr-xr-x (755) 只有所有者才有读,写,执行的权限,组群和其他人只有读和执行的权限

    -rwx--x--x (711) 只有所有者才有读,写,执行的权限,组群和其他人只有执行的权限

    -rw-rw-rw- (666) 每个人都有读写的权限

    -rwxrwxrwx (777) 每个人都有读写和执行的权限

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  • 这里针对一般版本的Linux(经redhat和ubuntu上测试),而且不许要sudo权限。首先安装Python-2.7或者3.6.。这里以2.7为例。假如没有sudo权限,使用以下命令下载:$ wgethttp://...

    这里针对一般版本的Linux(经redhat和ubuntu上测试),而且不许要sudo权限。

    首先安装Python-2.7或者3.6.。这里以2.7为例。假如没有sudo权限,使用以下命令下载:

    $ wget

    http://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python-2.7.2.tgz

    解压缩:

    $ tar zxvf Python-2.7.2.tgz

    配置安装目录(假设安装在Home directory下的python-2.7文件夹里)

    $ ./configure --prefix=$HOME/python-2.7/

    编译安装:

    $ make & make install

    配置指向新安装的路径(假设配置在~/.bashrc):

    $ vim ~/.bashrc

    加入:export PATH=$HOME/python-2.7/bin/:$PATH

    刷新环境:

    $ source ~/.bashrc

    ---------------------------------------------------------------------

    然后下载安装Miniconda2 (https://conda.io/miniconda.html)

    。这是一个二进制安装的软件管理器,其下载和安装软件不需要sudo权限,也不会影响到系统中的其他用户。如果发生问题,只要把整个文件夹删了即可,不会对系统中当前的环境产生相互依赖关系。选择Linux版本。python-2.7,

    Linux 64bit Bash 安装。

    添加执行权限:

    $ chmod +x

    Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh

    安装:

    $ ./Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh

    在安装的过程中会要求输入路径。这个路径是conda管理软件的路径。下载和安装的软件以后都会在这个文件目录下。这里假设是

    ~/miniconda2/。另外还会提示是否将路径加入.bashrc。选择是。

    -------------------------------------------------------------------------------

    接下来安装需要的软件,包括:numpy, scipy, nose, sphinx, pygments, pydot-ng,

    libgpuarray, pycuda, skcuda, h5py, lasagne, pylearn2, theano,

    tensorflow等等。

    执行以下命令:

    $ conda install numpy scipy keras sphinx pygments pydot-ng lasagne

    pylearn2

    然后要安装pycuda和 skcuda, 这个用pip安装

    $ pip install pycuda

    注意,numpy也许需要使用pip升级($ pip install numpy --upgrade)

    --------------------------------------------------------------------------------

    解压缩后是一个header dir和一个lib

    dir。有sudu权限的可以将里面的东西分别放入/usr/inc和/usr/lib64。没有权限的需要手动添加path。在~/.bashrc中加入以下行:

    export CPATH=/path_to_cudnn/include:$CPATH

    export

    LIBRARY_PATH=/path_to_cudnn/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

    --------------------------------------------------------------------------------

    配置theano使用CUDA和cudnn。创建或修改 ~/.theanorc

    $ vim ~/.theanorc

    加入下面的列:

    [global]

    device=gpu0

    floatX=float32

    [nvcc]

    fastmath=True

    [dnn]

    enabled=True

    --------------------------------------------------------------------------------

    之后就可以找一个例子试着执行了。执行以下代码看是否运行gpu执行了:

    from theano import function, config, shared,

    tensorimport

    numpyimport

    timevlen

    = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per

    coreiters

    = 1000rng

    = numpy.random.RandomState(22)x

    = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen),

    config.floatX))f

    = function([], tensor.exp(x))print(f.maker.fgraph.toposort())t0

    = time.time()for

    i in range(iters): r =

    f()t1

    = time.time()print("Looping

    %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0))print("Result

    is %s" % (r,))if

    numpy.any([isinstance(x.op, tensor.Elemwise) and ('Gpu'

    not in type(x.op).__name__) for

    x in f.maker.fgraph.toposort()]): print('Used

    the cpu')else: print('Used

    the gpu')

    --------------------------------------------------------------------------------

    备注:

    这里虽然安装了keras和tensorflow,但我还没试能不能完全正常执行。

    如果发生downsample无法import的问题。可以将downsample替换成pool就好了。比如我这里是lasagne/layers/pool.py里发生无法引入downsample的问题,那就修改这个文件:

    $ vim path_to_python/site-package/lasagne/layers/pool.py

    将from theano.tensor.signal import downsample 替换为 from

    theano.tensor.signal import pool

    之后将downsample都替换为pool.

    如果发生BatchNormLayer无法引入的问题,则可能需要升级Lasagne

    $ pip install --upgrade

    https://github.com/Lasagne/Lasagne/archive/master.zip

    如果发生奇怪的问题比如 nonlinearities

    找不到之类的,可以考虑先清空theano的cache。手动清空的方法是

    $ rm -rf ~/.threano/*

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