如何在NVIDIA Jetson Nano上将U-Net分割模型转换为TensorRT？(进程终止错误)
在NVIDIA Jetson Nano上将U-Net分割模型转换为TensorRT的过程中，可能会遇到进程终止错误。这个错误通常是由于资源不足或者代码错误导致的。下面是一些可能的解决方法：
- 确保资源充足：首先，确保Jetson Nano上有足够的内存和存储空间来运行转换过程。如果内存不足，可以尝试释放一些不必要的进程或者增加交换空间。此外，确保Jetson Nano上的CUDA和TensorRT版本与U-Net模型兼容。
- 优化代码：检查代码中是否存在错误或者不必要的操作。确保代码能够正确加载和处理U-Net模型，并且没有任何语法或逻辑错误。可以使用调试工具来帮助定位问题所在。
- 更新软件包：确保Jetson Nano上安装的TensorRT和相关软件包是最新版本。可以通过NVIDIA官方网站或者Jetson Nano的软件包管理器来获取最新的软件包。
- 检查模型文件：确保U-Net模型文件完整且没有损坏。可以尝试重新下载或者使用其他来源的模型文件。
- 降低模型复杂度：如果U-Net模型过于复杂，可能会导致资源不足或者转换过程中的错误。可以尝试简化模型结构或者减少模型的参数数量。
- 查看日志信息：当进程终止时，通常会生成一些错误日志信息。查看这些日志可以帮助定位问题所在。根据错误信息，可以尝试搜索相关解决方案或者咨询NVIDIA的技术支持。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云AI推理：https://cloud.tencent.com/product/ti
- 腾讯云GPU服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu
- 腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 腾讯云函数计算：https://cloud.tencent.com/product/scf
请注意，以上答案仅供参考，具体解决方法可能因个人情况而异。建议在尝试解决问题之前，先仔细阅读相关文档和资料，并咨询相关领域的专家或技术支持团队。
相关·内容
我正在将onnx版本的arcface模型转换为tensorrt。我正在遵循nvidia的官方文档进行这个过程。但是，我得到了一个错误的分割错误核心转储。请提供您最好的建议。我在jetson nano上运行它。
浏览 33提问于2019-11-05得票数 1
有人在Nvidia Jetson产品上使用过Tensorflow Lite吗？我想使用我的Jetson Nano进行推理，并希望使用GPU与tf-lite进行推理。
令人困惑的是，。
这有明确的原因吗？
是否可以选择使用完整的Tensorflow库(我不希望使用Nvidia TensorRT引擎)？
浏览 3提问于2020-03-27得票数 3
我在jetson nano上推断TensorRt模型。它通过onnx从pytorch转换而来。在推理时，TensorRt模型的精度已经急剧下降。它是一个目标检测类型的模型。 代码链接：https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/467
浏览 124提问于2020-03-31得票数 0
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在将TensorFlow模型转换为TensorFlow精简版格式时，是否存在性能损失？因为我从不同的边缘设备获得了这些结果： ? 当Nvidia Jetson与树莓派( TensorFlow Lite )模型进行比较时，Nvidia Jetson与TensorFlow模型(TensorRT优化)具有更高的准确性，这有意义吗？
浏览 110提问于2020-04-09得票数 1
回答已采纳
在Nvidia的博客中，他们介绍了他们的TensorRT如下：
NVIDIA TensorRT™是一种用于生产部署深度学习应用的高性能神经网络推理机。TensorRT可用于快速优化、验证和部署经过训练的神经网络，用于向超级计算机数据中心、嵌入式或汽车产品平台进行推理。
所以我想知道，如果我有一个预先训练过的Tensorflow模型，我能在Jetson TX1中的TensorRT中使用它进行推理吗？
浏览 4提问于2017-02-24得票数 0
1回答
你好，
我试图在我的Nvidia Jetson上使用YOLO的DarkFlow实现(它使用Tensorflow作为后端)来检测对象。我有所有的设置和东西，但它不想训练。我将其设置为GPU模式，输出中的一行表示如下：
Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 897MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: NVIDIA Tegra X1, pci bus id: 0000:00:00.0, compute capability: 5
浏览 3提问于2020-02-24得票数 2
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2回答
我已经在Nvidia GPU上训练了分类模型，并保存了模型权重(checkpoint.pth)。如果我想在jetson nano中部署这个模型并对其进行测试。 我应该把它转换成TenorRT吗？如何将其转换为TensorRT？ 我对此还不熟悉。如果有人能纠正我，那将是很有帮助的。
浏览 54提问于2021-04-21得票数 0
我现在用的是一台装有gitbash的windows电脑，用来ssh到一台带机载摄像头的nvidia jetson tx2上：
ssh nvidia@'my ip address"
然后，我使用以下命令激活jetson tx2上的摄像头：
gst-launch-1.0 -ev nvcamerasrc ! nvoverlaysink
我准备了一个python脚本来查看摄像头流：
import numpy as np
import cv2
cap=cv2.VideoCapture('/dev/video0')
while(True):
# Capture fr
浏览 6提问于2018-05-09得票数 1
我正在使用珊瑚吞吐板和Nvidia Jetson TX2。这就是我如何了解TensorFlow-Lite，TensorFlow-TRT和TensorRT的.我有一些关于他们的问题：
在TensorFlow-TRT和TensorRT之间:当使用与TensorRT完全优化/兼容的图时，哪一个更快，为什么？
在Google中使用TFlite的管道(当使用TensorFlow 1.x.)is:
使用TensorFlow动物园提供的模型
b.将模型转换为冻结(.pb)
c.使用原型对图形进行序列化。
d.改为Tflite
e.应用量化(INT8)
f.汇编
当使用TensorFlow-TRT和Tenso
浏览 6提问于2020-09-07得票数 1
我正在尝试从nvidia的repo 上运行教程代码，下面是我的Jetson TX2上的控制台imagenet程序所发生的事情：
nvidia@tegra-ubuntu:~/jetson-inference/build/aarch64/bin$ ./imagenet-console orange_0.pjg output_0.jpg
imagenet-console
args (3): 0 [./imagenet-console] 1 [orange_0.pjg] 2 [output_0.jpg]
imageNet -- loading classification n
浏览 0提问于2018-10-29得票数 0
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我最近买了一台Nvidia Jetson AGX Xavier。我使用SDKManager刷新了系统并安装了工具，看起来一切正常。
我想运行Hello AI World教程来熟悉这个系统。运行python示例时：
./imagenet-console.py --network=googlenet orange_0.jpg output_0.jpg
我收到错误：
jetson.inference.__init__.py
Traceback (most recent call last):
File "./imagenet-console.py", line 24, in &
浏览 35提问于2019-08-02得票数 1
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我用Keras训练了一个U-Net分割模型(使用TF后端)。我试图在Jetson Nano上将其冻结的图形(.pb)转换为TensorRT格式，但该进程被终止(如下所示)。我在其他帖子上看到，这可能与“内存不足”问题有关。要知道，我已经有一个固态硬盘MobileNet V2模型运行在杰森纳米。 如果我停止systemctl，我可以使用U-Net模型进行推断，而无需将其转换为TensorRT (只需使用Tensorflow加载的冻结的图形模型)。当我启动systemctl时，这种方式不起作用(所以当其他神经网络正在运行时)，我尝试将我的U-Net分段模型转换为TensorRT，以获得它的优化版
浏览 156提问于2020-10-05得票数 0
我目前正在开发一台Nvidia Jetson Nano，我对Linux不是很熟悉。我正在尝试运行一个python文件，该文件导入了一个名为torch的包。我按照NVIDIA 的说明将其与torchvision一起安装。
当我在我的终端上运行pip list时，我能够看到torch被列为已安装的包之一。但是，由于下面看到的错误，我无法运行python文件。当我尝试在python shell上运行它时，同样的错误弹出。仅供参考:之前它有问题，因为系统默认使用Python2，但我已经通过编辑.bashrc文件切换到Python3来修复路径。
>>> import torch
Tra
浏览 203提问于2020-05-22得票数 0
我正在构建一个在Jetson Nano上运行的yocto映像。现在我正在开发一款从SD卡启动的Jetson Nano devkit，闪光灯在meta-tegra GitHub repo wiki上有描述。它没有说明如何在Jetson Nano上闪存到eMMC上，只有在SDcard上。 我可以将yocto构建的根文件复制到nvidia_sdk L4T工具中(替换' rootfs‘文件夹)吗？但是其他的文件夹(bootloader，kernel，lib，nv_tegra)呢？它应该是相同的二进制文件，我只是不太确定内核和bootloader是相同的，也不知道其他的是什么。 任何人处理同样
浏览 46提问于2019-09-24得票数 3
回答已采纳
完整的设置信息。
·硬件平台(Jetson / GPU)：GPU ·CUDA：11.1 ·DeepStream版本：5.1 ·JetPack版本(仅对Jetson有效)：None ·TensorRT Version：7.2.3.4 <code>E 110</code>·NVIDIA驱动程序版本(仅对GPU有效)<code>E 211</code>：460.84
我已经完成了DeepStream5.1的设置，并且当变得低于错误时。有人能帮我吗？
错误：.
( xxxx@xxxx:/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5
浏览 4提问于2021-07-21得票数 1
我试图加快分割模型(UNET-Mobileenet-512x512)。我将我的tensorflow模型转换为具有tensorRT精度模式的FP16。而且速度比我预期的要慢。在优化之前，我使用.pb冻结图进行推理。经过tensorRT运算后，我得到了14 have。
以下是Jetson网站的基准测试结果
您可以看到，unet 256x256的分割速度是146 FPS。我想，在最坏的情况下，我的unet512x512速度应该慢4倍。
下面是使用TensorRt优化tensorflow保存模型的代码：
import numpy as np
from tensorflow.python.co
浏览 10提问于2021-02-07得票数 6
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请提供适用于您的设置的完整信息。
·硬件平台(Jetson / GPU) Jetson
·DeepStream版本 5.0
·JetPack版本(仅对Jetson有效) 4.4
·TensorRT版本 7.0
·NVIDIA驱动程序版本(仅适用于GPU )·发布类型(问题、新需求、bug)问题·如何重现问题？(这是给虫子用的。包括正在使用的示例应用程序、配置文件内容、所使用的命令行以及用于复制的其他细节)
print("Linking demux to the rtppayload in the Pipeline \n")
for i in range(number_o
浏览 7提问于2020-12-29得票数 0
我正面临着这个问题。 我训练自己在ubuntu台式机上使用darknet。并且我在桌面和jetson nano上检测到具有训练结果权重的物体。 使用网络摄像头的台式机的结果如下所示。这就是我所期望的检测乐高积木的结果。 ? 这是来自Jetson nano的，这并不是一个预期的结果。即使相机前没有乐高积木，这张图片也会显示满满的标签。 ? 当我得到这些结果时，我怀疑从Desktop向Jetson nano发送文件是一个错误。但发送已正确完成。所以我怀疑这个帖子标题的可能性。 我希望有人能给我一些建议。谢谢。 台式机GPU: Nvidia Geforce RXT 2080超级
浏览 41提问于2021-04-23得票数 0
3回答
将Deeplab Tensorflow模型转换为TensorRT模型会显著增加推理时间，我在代码中做错了什么？
这里我正在做从Tensorflow图到TensorRT图的转换，并保存这个新的TRT模型：
OUTPUT_NAME = ["SemanticPredictions"]
# read Tensorflow frozen graph
with gfile.FastGFile('/frozen_inference_graph.pb', 'rb') as tf_model:
tf_graphf = tensorflow.GraphDef
浏览 4提问于2019-01-30得票数 0
1回答
我正在尝试使用Jetson Nano在管道中运行两个推论。第一个推论是使用MobileNet和TensorRT进行目标检测。我用于第一个推断的代码几乎是从AastaNV/TRT存储库复制而来的。唯一的区别是我更改了该代码，使其驻留在Inference1类中。 第二个推理作业使用第一个推理的输出来运行进一步的分析。对于这个推断，我使用tensorflow (不是TensorRT，但我假设它是在后端调用的？)使用自定义模型。此模型是从.pb文件(冻结图形)加载的。加载后，通过调用tensorflow的session.run()命令执行推理。 如果我只运行Inference1或Inference2
浏览 88提问于2019-10-14得票数 0
1回答
我试图创建一个图像
bitbake core-image-minimal
我的jetson (nvidia tegra)。我从中为tegra设备添加了元层，并将其添加到bblayer.conf中。我也增加了行
IMAGE_CLASSES += "image_types_tegra"
IMAGE_FSTYPES = "tegraflash"
到local.conf文件中，以便能够在以后刷新它。
当我试图运行bitbake命令来创建映像时，我得到了错误消息：
ERROR: No recipes available for:
/home/
浏览 2提问于2019-09-10得票数 1
我在github上有一个存储库repo，我在我的本地系统(mac)上有它的克隆，我用它来编辑和每天进行推送；mac有一个互联网连接来实现这个功能。
但该项目部署在NVIDIA设备jetson上，该设备在任何时候都无法接入互联网连接。(这是因为我禁用了dhcp，以便为其eth0接口提供静态IP。)为了进行部署和测试，我使用各种ssh工具将代码从mac迁移到jetson。
如何在mac和jetson上同步存储库，这两个存储库只能通过ssh进行通信？
浏览 9提问于2022-05-22得票数 1
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3回答
我在边缘设备(带有NVIDIA GTX 1080)上运行Mask R-CNN模型。我目前正在使用Detectron2 Mask R-CNN实现，我相信推理速度大约为5FPS。 为了加快速度，我研究了其他推理引擎和模型实现。例如ONNX，但我无法获得更快的推理速度。 TensorRT在我看来非常有前途，但我还没有找到一个现成的“开箱即用”的实现。 有没有其他成熟和快速的推理引擎或其他技术来加速推理？
浏览 73提问于2019-12-18得票数 7
我正在设置一个nvidia jetson nano来运行docker容器。我正在使用我已经在我的x86_64 Ubuntu16.04机器上使用的安装程序，docker运行得很流畅。尽管如此，docker似乎设置正确，但我无法运行它。 我按照http://nvidia.com/jetsonnano-start中的描述刷新了jetson SD卡，并通过键盘和屏幕设置了语言等。在那之后，我变得无能为力，通过ssh安装了它。我使用的命令如下面的清单所示。 # in case apt-get is interrupted, e.g. if board freezes, use: $ sudo dpkg
浏览 28提问于2019-09-13得票数 1
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1回答
对于将Qt项目从RPi4迁移到NVIDIA Jetson Nano存在问题。我们希望将我们的项目迁移到Jetson，以提高图像处理性能。
我们项目的qt依赖项是>= 5.11。但是Jetson使用的是Ubuntu18.04.4，它预先安装了qt5默认包(据我理解，有些系统文件使用它)。这个qt5默认的包版本是5.9.5。
我试图降低我对qt的依赖程度，但每一次改变都会导致解决问题的难度。
我试图升级默认的qt5版本，但找不到任何类似的指导。已经存在的指南/问题是关于x86等环境的。找不到任何基于ARM的解决方案。qt下载不会为ARM env提供任何可构建的内容(或者我找不到它们)。官方文
浏览 3提问于2020-06-04得票数 2
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我正在尝试计算用Python编写的tensorRT脚本的功耗。在CUDA中有nvprof cuda_script，但是在我的Python脚本中找不到类似的东西。
Python也有类似的东西吗？人们如何计算p100/v100的功耗？
类似于Nvidia GPU的东西-
浏览 50提问于2018-07-19得票数 1
1回答
我试图在继承自多处理的python类中使用TensorRT引擎进行推理。引擎在我的系统上运行在一个独立的python脚本中，但是现在在将它集成到代码库中时，类中使用的多处理似乎造成了问题。
我不会犯任何错误。它只是跳过行self.runtime = trt.Runtime(self.trt_logger)之后的所有内容。我的vscode调试器也不会进入函数。
提到了以下内容，但我并不完全理解：
TensorRT构建器一次只能由一个线程使用。如果需要同时运行多个构建，则需要创建多个构建器。只要每个对象使用不同的执行上下文，多个线程可以同时使用TensorRT运行时。
我的代码的以下部分是
浏览 1提问于2021-04-06得票数 2
我是Jetson x2董事会的新手。
我计划在TX2板上运行我的tensorflow-gpu模型，看看它们在那里的表现如何。这些模型是在GTX GPU机上训练和测试的。
在tx2板上，Jetpack full不包含tensorflow。因此，tensorflow需要构建/安装，我已经看过几个教程并尝试过。我的python文件train.py和test.py期望tensorflow-gpu。
现在我怀疑，如果在tx2板上安装tensorflow-gpu是正确的选择吗？
哦，在TX2上有Nvidia TX2，它将完成部分工作，但是怎么做呢？是这样吗？
tensorflow和tensorRT会合作取
浏览 2提问于2018-11-23得票数 1
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我的目标是使用Tensorflow在MNIST上训练一个非常简单的CNN，将其转换为TensorRT，并使用TensorRT在MNIST测试集上执行推断，所有这些都是在Jetson Nano上进行的，但我收到了几个错误和警告，包括“OutOfMemory Error in GpuMemory: 0”。为了尝试并减少内存占用，我还尝试创建了一个脚本，在该脚本中，我只是加载TensorRT模型(该模型已经被转换并保存在前面的脚本中)，并使用它对MNIST测试集的一小部分(100个浮点值)执行推断，但我仍然得到相同的内存不足错误。包含TensorRT模型的整个目录只有488KB，100个测试点不可
浏览 127提问于2020-06-27得票数 1
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嘿，对于Tensorflow和TensorRT来说都是很新的，我很难将现有的冻结图转换为tensorRT图。我不认为我所拥有的代码正在成功地转换我的图形。在Nvidia Jetson Nano上运行这个。
我试图遵循如下所示的指导方针：
def load_object_detection_model(self):
# Load TensorFlow object detection model
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=.5)
EXPORTED_OB
浏览 0提问于2019-07-08得票数 0
Ubuntu18.04上的NVidia Jetson Nano完成了与standard_init_linux.go:211: exec user process caused "exec format error"的docker运行，但一些图像运行得很好。 organic@jetson:~$ docker run -it --rm -p 8080:8080 django
Unable to find image 'django:latest' locally
latest: Pulling from library/django
75a822cd7888: P
浏览 62提问于2019-12-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在运行一个定制的Yocto图像上的Nvidia Jetson Nano，有码头-ce (v19.03.2)包括在内。我可以毫无问题地经营码头。
当我想使用对接器进行视力测试时，问题就来了。我需要访问主机侧的数据自动化系统和tensorRT。这是通过访问的，该运行时位于docker之上。我已经手动安装了(v0.9.0beta)(提取了必要的.deb包并将它们粘贴到rootfs中)，以便在我的构建上进行测试，而且它似乎运行良好。
当我运行docker info时，我可以看到nvidia运行时是可用的，当我使用docker run -it --runtime=nvidia image运行一个对接
浏览 5提问于2020-01-13得票数 1
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作为机器人项目的一部分，我必须在NvidiaJetsonNano2GB和运行Micropython的ESP8266设备之间进行通信，使用它们的UART接口作为电机控制器。允许我将命令字符串从Jetson发送到ESP。
出于测试目的，我正在使用CH340G UART到串行转换器，以便也可以从我的笔记本电脑发送/接收。我使用Jetson上的UART1 RX和TX引脚(Pins 8和10)作为3.3V TTL，串行转换器UART侧的地面连接到Jetson上的地面。
我能够在Jetson上成功地接收来自ESP或我的笔记本的消息，但是当我试图从Jetson传送"Hello World“并在我的笔
浏览 6提问于2021-07-05得票数 0
我正在尝试使用TensorRT部署一个经过训练的U-Net。该模型使用Keras进行训练(以Tensorflow作为后端)。代码与下面的代码非常相似：
当我使用如下代码将模型转换为UFF格式时：
import uff
import os
uff_fname = os.path.join("./models/", "model_" + idx + ".uff")
uff_model = uff.from_tensorflow_frozen_model(
frozen_file = os.path.join('./models'
浏览 13提问于2019-07-18得票数 19
我正在尝试在我的Nvidia Jetson Nano上运行firecracker，一个KVM虚拟化工具。但是，它在创建KVM设备时失败。原来没有/dev/kvm，所以我猜内核没有使用KVM支持编译，或者应该有一个选项来启用KVM。 我正在运行他们提供的官方ubuntu镜像。 我在这里找到了内核+配置文件: KVM，但我需要知道需要添加哪些配置才能启用https://github.com/OE4T/linux-tegra-4.9/blob/oe4t-patches-l4t-r32.4/arch/arm64/configs/tegra_defconfig支持，以及添加这些配置是否足以让KVM运行
浏览 82提问于2021-07-14得票数 0
0回答
我一直在我的项目中使用OpenNI+PrimeSense+NiTE和OpenCV来根据对象的距离对对象进行分割。然而，我打算将它部署在NVIDIA Jetson TX1板上，它无法在上面使用OpenCV编译OpenNI+PrimeSense+NiTE。我以libfreenect结束。然而，libfreenect提供的深度图是非常错误的。我将分享一些示例。
这是OpenNI的工作深度图：
libfreenect错误的深度图在这里：
我的libfreenect代码基于OpenKinect网站上的默认C++包装器。
有人能帮帮我吗？非常感谢。
浏览 11提问于2017-06-09得票数 1
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我正在尝试为Python3 PyTorch创建一个简单的Yocto Python食谱。目标是由Yocto从meta-tegra层生产的NVIDIA Jetson Nano的SD卡图像。没有这些方法，我可以成功地编译和引导来自meta-tegra的镜像。
本身已经编译并发布了".whl“Python包，它们可以在以下位置找到: NVIDIA
使用他们的构建说明，我尝试编写一个Bitbake配方来安装PyTorch，如下所示：
SUMMARY = "Facebook PyTorch AI"
DESCRIPTION = "Facebook PyTorch AI"
浏览 52提问于2019-07-10得票数 9
1回答
我正在尝试启动Linux，以便安装在我的旧Microsoft 2上，这是一款配备了Nvidia Tegra 4 SoC的平板电脑。显然，它需要SoC驱动程序来运行GPU。我有几个Live发行版，我可以尝试引导。第一个我尝试的是Debian 10臂高频。现在，我关心的是引导加载程序&它似乎需要这个包：
https://packages.debian.org/buster/armhf/u-boot-tegra/
当然，这是一个鸡和鸡蛋问题，因为我需要先安装发行版，然后才能利用这个包。因此，如何修改Live的引导加载程序以利用上述包中的这些二进制文件：
/usr/lib/u-boot/jet
浏览 0提问于2021-09-13得票数 1
如何杀死终端中特定程序(例如python)在GPU上运行的进程？例如，两个进程在顶部图片中使用python运行，并杀死它们以查看nvidia-smi中的底部图片。
浏览 1提问于2018-05-05得票数 38
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我正在使用YOLOv4训练我的自定义检测器。来源：
训练时的问题之一是GPU和可用的视频RAM的计算能力。对象类的数量与训练模型所需的时间之间的关系是什么？此外，是否有可能通过减少对象类的数量来显著减少图像的推理时间？目标是在Raspberry Pi或Jetson Nano上运行推理。
任何帮助都是非常感谢的。谢谢。
浏览 0提问于2020-07-24得票数 3
每次我尝试执行nvidia-smi时，它都要花很长时间才会出现；原来应该启用了持久性模式，一种简单的方法就是调用nvidia-smi pm -1。但这并不能启动它。
我怎么才能让它在靴子上工作呢？我试图运行sudo nvidia-persistenced，但以下是syslog的如下内容：
kernel: [ 949.165626] NVRM: Persistence mode is deprecated and will be removed in a future release. Please use nvidia-persistenced instead.
nvidia-persi
浏览 0提问于2022-03-31得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一台生产机器(Ubuntu18.04)，它使用Nvidia在GPU中运行进程。某个进程已经分配了内存，现在已经失效，使得GPU基本上无法使用。
ps -o ppid= -p
返回一个，这意味着PID=1是我已停止的进程的父进程，所以我不能杀死它。
nvidia显示，这个进程在GPU中分配了大量内存。所以我想我可以用
nvidia-smi -gpu-重置
解放资源。子进程会产生什么麻烦吗？它能“看到”它所分配的资源不再可用吗？
本质上:这有什么危险吗？
浏览 0提问于2023-04-18得票数 1
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当我尝试运行一个非常小的Tensorflow示例时： import tensorflow as tf
c = tf.constant([1,2,3]) 系统永远挂起(至少10分钟)，没有任何迹象表明它在做什么。在此状态下，它使用一个虚拟CPU核心的100%。当在Juypter notebook中运行时，内核会将以下内容输出到控制台： 2020-03-31 11:12:04.840507: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'li
浏览 102提问于2020-03-31得票数 2
今天我运行了Ubuntu14.10安装的更新，之后我得到了一些关于nvidia-331驱动程序的错误，所以我想删除它并重新安装它，每次这样做，apt-get清除nvidia-331失败了，我得到了这个错误
devh@devh-PC:~$ sudo apt-get -y purge nvidia-331
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
The following packages were automatically installed a
浏览 0提问于2015-02-15得票数 1
在本例中，我在VM上使用jupyter notebook来训练一些CNN模型。虚拟机具有16v CPU和60 VM内存。为了获得更好的性能，我刚刚安装了一台NVIDIA TESLA P4。但是它总是会给出像"RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 196.00 MiB (GPU 0; 7.43 GiB total capacity; 2.20 GiB already allocated; 180.44 MiB free; 226.01 MiB cached)"这样的错误 为什么会发生这种情况？系统都是干净的。我想
浏览 114提问于2019-12-11得票数 3
操作系统: linux。
我正在寻找工具或技巧来编写代码(如果有必要的话)将地址的内容写到一个文件中以供进一步的调查。
谢谢你的帮助。
浏览 1提问于2013-10-06得票数 0
回答已采纳
当我的springboot应用程序在docker容器中运行时，我正在尝试收集它的代码覆盖率。在docker容器中，它按如下方式运行。
java -javaagent:jacocoagent.jar=destfile=integrationTest.exec -Xms256m -Xmx512m -jar myApp.jar
然后，我运行一些连接到在springboot应用程序中运行的web服务的测试。测试完成后，integrationTest.exec存在但为空。有没有我需要采取的额外步骤？当docker容器停止时，会创建转储吗？
谢谢，格雷格
浏览 5提问于2018-02-22得票数 1
我正在使用Jetson和想法是运行视频时，按钮被按下。目前，我的工作方法是等待按钮按下事件，然后使用subprocess.call()运行shell脚本，调用我编写的包含gstreamer命令的shell脚本来运行视频。
我的下一个目标是，如果按下按钮，就能停止视频，甚至中间视频。通过一些研究(也称为搜索堆栈溢出)，阻止gstreamer视频的最好方法似乎是告诉管道终止。从我的发现出发，我的代码基本上如下所示：
import subprocess
p = subprocess.Popen("./open-video.sh")
time.sleep(2)
p.kill()
这并
浏览 4提问于2019-12-04得票数 0
我在本地文件系统上运行了以下命令：
hadoop fs -copyToLocal <HDFS Path>
但是，在任务的中间(在终端中点击命令之后，在命令完成它的任务之前)，我想取消复制。我该怎么做呢？
另外，-copyToLocal是否在内部作为MR作业执行？有没有人能给我指个推荐人。
谢谢。
浏览 0提问于2015-05-26得票数 0
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