记录日志1

pip下载超时解决办法

--timeout

pip install torch --user --timeout 100000

 

Linux查看显卡信息：

lspci | grep -i vga

使用nvidia GPU可以：

lspci | grep -i nvidia

Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况：

nvidia-smi

pytorch中查看GPU信息

torch.cuda.is_available()
cuda是否可用；

torch.cuda.device_count()
返回gpu数量；

torch.cuda.get_device_name(0)
返回gpu名字，设备索引默认从0开始；

torch.cuda.current_device()
返回当前设备索引；

device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available()) else "cpu")

print(device)

运行时指定GPU

CUDA_VISIBLE_DEVICE=x python3 fune_tuning.py

 

查看代码运行时间

import time

start = time.time()
train(model=model_ft, device=DEVICE, train_loader=image_dataloader['train'], epoch=epoch)
validate(model=model_ft, device=DEVICE, test_loader=image_dataloader["valid"])
end = time.time()
print('running time:%s s' %(end-start))

linux复制文件到指定路径
cp file1 file2
cp ../caojiyuan/tmp/pycharm_project_287/fune_tuning.py  ./test_tmp/
../返回当前目录的上一级
cd ..返回上一级目录

解压文件
uzip .zip -d /path/filename

jupyter运行py文件（py与ipynb互转）
https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10750405.html