转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

不知道这个返回值意味着什么,反正只要用到Save/Load就会出现这个情况. 这个链接:http://forums.codeguru.com/showthread.php?354017-The-thread-Win32-Thread-(0x5a4)-has-exited-with-code-1-(0x1) 11楼: Usually it is but not necessarily. Sometimes exit code flags certain condition, not an erro

借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能,方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么. 自定义网络特征可视化 代码: # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D

1.创建自定义网络 docker network create -d bridge --subnet 172.25.0.0/16 network_name 2.redis docker 添加到网络 docker run -it -v /myredis/etc/redis/redis.conf:/usr/etc/redis/redis.conf --network=network_name -p xxx:6379 --restart always --name myredis -d redis r

0x00 事件 原先使用了 docker network create mynetwork 的方式创建了自定义网络,在使用 docker-compose 工具运行服务的时候,需要容器使用 mynetwork 网络并绑定 IP. 0x01 解决 吾原先创建自定义网络时,指定了网段 $ docker network create --subnet=172.18.0.0/16 mynetwork 在 yml 文件中,指定一下外部自定义网络,并绑定 IP 即可. 示例 version: '3' serv

对于有些环境需要离线安装的情况,docker以及docker容器都需要能够支持离线安装,对于docker离线安装,比较简单,按照https://www.cnblogs.com/qq931399960/p/11120429.html下载docker依赖包即可.对于docker容器或者镜像的离线安装,下面以mysql 5.7.27版本为例进行下测试. save/load 一.按照如下方式安装并启动mysql docker容器 https://www.cnblogs.com/qq931399960/p

本节介绍自定义bridge network的自定义网络. 1.前言2.创建自定义网络2.1 创建网络2.2 指定网段创建网络3.创建容器3.1 指定网络创建容器3.2 指定IP创建容器4.通信4.1 不同bridge之间是网络隔离的4.2 不同bridge上的容器如何通信4.3 原理5.小结 1.前言 前两节,我们创建的容器默认使用了bridge network,网桥docker0,网段是172.17.0.0/16.那能不能自己定义网络.网段呢? 2.创建自定义网络 Docker提供三种user

自定义网络 网络模式 bridge:桥接docker(默认,自己创建也可以使用bridge模式) none:不配置网络 host:和宿主机共享网络 container:容器网络联通!(用的少!局限性大) 测试 # 我们直接启动的命令 --net bridge,而这个就是我们的docker0 docker run -d -P --name tomcat01 tomcat docker run -d -P --name tomcat01 --net bridge tomcat #docker0特点:

Tutorial on GoogleNet based image classification  2018-06-26 15:50:29 本文旨在通过案例来学习 GoogleNet 及其 Inception 结构的定义.针对这种复杂模型的保存以及读取. 1. GoogleNet 的结构: class Inception(nn.Module): def __init__(self, in_planes, kernel_1_x, kernel_3_in, kernel_3_x, kernel_5_

软件定义网络——SDN SDN是网络技术热点,即软件定义网络,OpenFlow是实现SDN思想的一个框架标准, open是指公开.开放,具体为控制平面的规则由各个通信厂家自定义变为公开的技术标准, flow是流,把所有数据流量按照流的定义进行分类,每个流由一个六元组精确描述,这一 技术的目标是构建下一代网络通信模型,属于基础架构模式上的变革. SDN的本质是开放思维模式,即把复杂的网络管理控制策略用软件定义的方式,使之具备开放性. 灵活性,也可改变当下运维成本越来越高的情况. 图 SDN架构体系

功能描述]存储文件[软件界面]MATLAB->File->Save Workspace As将变量存入硬盘中指定路径.[函数用法] save:该函数将所有workspace中变量用二进制格式保存在当前工作目录的matlab.mat文件下,可以使用load函数重新载入数据,文件可以用各种matlab数据格式进行保存,包括二进制.单精度等. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

docker save Estimated reading time: 1 minute Description Save one or more images to a tar archive (streamed to STDOUT by default) Usage docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...] Options Name, shorthand Default Description --output , -o   Write to a file

区别: save的对象是image,产生的文件需要用load来生成image: export的对象是container,产生的文件需要用import来生成image. save Save one or more images to a tar archive (streamed to STDOUT by default) load Load an image from a tar archive or STDIN export Export a container's filesystem as

当你使用docker save image_id > aa.tar ; 然后再使用 docker load < aa.tar 时, 你会发现此时导入的镜像的repository和 tag 都为 <none>,当然也可以用docker tag image_id repository:tag  重新给此镜像打标签,但是总是觉得有点麻烦 解决方法: 使用 docker save repository > aa.tar ; 然后再使用docker load < aa.tar 时

export export命令用于持久化容器(不是镜像).所以,我们就需要通过以下方法得到容器ID: sudo docker ps -a 接着执行导出: sudo docker export <CONTAINER ID> > /home/export.tar save Save命令用于持久化镜像(不是容器).所以,我们就需要通过以下方法得到镜像名称: sudo docker images 接着执行保存: sudo docker save busybox-1 > /home/save

L0 pytorch 构建简单网络 本文是L0, 目的是把pytorch构建感知器的程序,仔细剖析理解. import torch from torch import nn torch.__version__ '1.3.0' STEP 1 手工定义全连接层Linear #torch.nn是专门为深度学习设计的模块.torch.nn的核心数据结构是Module #它是一个抽象的概念,#既可以表示神经网络中的某个层(layer), #也可以表示一个包含很多层的神经网络 #class Linear(n

了解 docker network 通过下面的命令来获取帮助 docker network --help Commands: connect Connect a container to a network create Create a network disconnect Disconnect a container from a network inspect Display detailed information on one or more networks ls List netw

Mininet支持参数化拓扑,用几行python代码,你就可以创建一个基于你传进去的参数配置的灵活拓扑结构,还可被多个实验重复使用. 下面是一个小例子:(基于mininet/topo.py:SingleSwitchTopo,主机h1~hn都连接到单个交换机s1上) #!/usr/bin/python from mininet.topo import Topo from mininet.net import Mininet from mininet.util import dumpNodeConn

通常默认的情况下我们使用的是docker的bridge的网络,用户也可以根据自己的业务需要,创建user-defined docker 提供三种user-defined网络驱动:bridge,overlay,macvlan. 其中overlay和macvlan用于创建跨主机的网络 主要讨论bridge 我们可以通过bridge驱动创建类似前面默认的bridge网络 docker network create --driver bridge brnet1 通过brctl show看到我们新建的网络

容器网络访问原理 桥接宿主机网络 临时生效: # 网桥名称 br_name=br0 # 添加网桥 brctl addbr $br_name # 给网桥设置IP ip addr add 192.168.1.120/24 dev $br_name # 删除已存在的eth0网卡配置 ip addr del 192.168.1.120/24 dev eth0 # 激活网桥 ip link set $br_name up # 添加eth0到网桥 brctl addif $br_name eth0 还需要

Docker 网络从覆盖范围可分为单个 host 上的容器网络和跨多个 host 的网络,本章重点讨论前一种 Docker 安装时会自动在 host 上创建三个网络,我们可用 docker network ls 命令查看: 下面我们分别讨论它们. none 网络 故名思议,none 网络就是什么都没有的网络.挂在这个网络下的容器除了 lo,没有其他任何网卡.容器创建时,可以通过 --network=none 指定使用 none 网络. 我们不禁会问,这样一个封闭的网络有什么用呢? 其实还真有应用