22年12月log整理剩余

1. 报错1：
   1. 报错：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 23.69 GiB total capacity; 21.59 GiB already allocated; 20.31 MiB free; 22.15 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
   2. 原因：内存不够了
   3. 解决：改小batch_size
2. 报错2：
   1. 报错：E: Package ' *** ' has no installation candidate
   2. 解决：依次运行：apt-get update，apt-get upgrade（过程十分漫长），然后再重新执行安装指令
3. 报错3：
   1. 报错：安装kaldi报错：Intel MKL does not seem to be installed.
   2. 解决：参考：https://blog.csdn.net/Noooo0ob/article/details/122936006
      1. 进入tools目录，执行：extras/install_mkl.sh （时间较长）
      2. 再运行extras/check_dependencies.sh，就可以看到已经安装好了
4. 报错4：
   1. 报错：执行apt-get upgrade报错：Errors were encountered while processing:  /tmp/apt-dpkg-install-FdgT0V/08-tzdata_2022f-0ubuntu0.20.
   2. 解决：

      cd /var/lib/dpkg
      mv info info.bak
      mkdir info
      apt-get upgrade

5. 报错5：
   1. 报错：Collecting torch Killed
   2. 解决：在pip指令后加上 --no-cache-dir
6. 报错6：
   1. 报错：Unable to locate package
   2. 解决：apt-get update
7. 深度学习环境请一定去官网下安装包，不要直接搜“Ubuntu18.04 CUDA11.3 安装pytorch”之类的，你搜到的真的不一定和你的环境是一样的。用官网安装能解决深度学习框架安装的90%问题
8. 下载tensorflow不同whl的网址：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/
9. https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/  可以查看安装的包对应的python版本cp38表示对应3.8版本
10. wsl 安装docker:
    1. curl https://get.docker.com | sh
    2. 然后再启动：sudo service docker start
11. 如果需要编译安装的github源码一直因为格式安装不了：
    1. 分析原因：可能是因为是从windows上下载然后再迁移到linux的原因）
    2. 解决：直接在虚机中git clone 不要经过windows转移
12. csv文件：
    1. 逗号分隔值
    2. 保存形式：其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。
    3.  分割符号：CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。

13. num_batches_tracked

    1. BatchNorm, 批规范化，主要用于解决协方差偏移问题，主要分三部分：

       1. 计算batch均值和方差

       2. 规范化

       3. 仿射affine

    2. 均值和方差是batch的统计特性，pytorch中用running_mean和running_var表示
    3. \gamma和\beta是可学习的参数，分别是affine中的weight和bias
    4. track_running_stats: 决定是否跟踪整个训练过程中的batch的统计特性，而不仅仅是当前batch的特性。
    5. num_batches_tracked：如果设置track_running_stats为真，这个就会起作用，代表跟踪的batch个数，即统计了多少个batch的特性。
14. 删除文件时遇到“你需要来自administrator的权限才能对此文件夹进行更改”， 重启之后就可以了
15. 从github上仅下载单个文件，点击要下载的文件进入，点击raw右键，从链接另存文件为。
16. .torrent格式的文件是种子，使用迅雷打开就可以下载对应的文件
17. 将git clone的仓库变成普通的文件夹：删除.git 文件夹，以及.gitignore文件即可
18. 注意安装svn:apt-get install subversion，安装awk:apt-get install gawk
19. docker创建可使用gpu的容器：
    1. docker run --gpus all --name test  -d -t ubuntu:18.04  (这个是正确的指令！！！）：docker run --gpus all --name 容器名 -d -t 镜像名:tag
    2. 所有显卡都对容器可见：docker run --gpus all --name 容器名 -d -t 镜像id
    3. 只有显卡1对容器可见：docker run --gpus="1" --name 容器名 -d -t 镜像id
20. 编程知识

    1. enumerate 最终返回的是已经封装好的一个迭代器

    2. pytorch中查看tensor数据array格式的方法：

       1. 法一：.data.detach().cpu().numpy()

       2. 法二：tensor.size()

    3. [:,None]： None表示新增一个维度，并且上方的代码表示在第二维新增一个维度，例如果原始维度为（5,5），则操作之后的维度为（5,1,5），即None放在哪一维，哪一维上就出现新的维度

    4. list中使用三个点：表示省略所有的冒号，用省略号来代替

    5. 只获取tensor中的值：

       1. x.cpu().numpy()   （对于tensor没有在模型中的情况）      

       2. 放置到cuda上并且已经在模型中的情况：x.cpu().detach().numpy()