开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

有没有办法从PyTorch中删除不用的文件来运行它的轻量级版本？

是的，可以从PyTorch中删除不用的文件来运行它的轻量级版本。PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的功能和工具来支持深度学习任务。在使用PyTorch进行开发时，可能会生成一些不必要的文件，如缓存文件、日志文件等。这些文件可能会占用大量的存储空间，影响运行效率。

要删除不用的文件，可以按照以下步骤进行操作：

清理缓存文件：PyTorch会在运行过程中生成一些缓存文件，可以通过调用torch.cuda.empty_cache()来清理GPU缓存。这将释放GPU上的缓存空间，但不会删除磁盘上的文件。
删除不必要的日志文件：在PyTorch的运行过程中，可能会生成一些日志文件，可以通过手动删除这些文件来释放存储空间。可以使用操作系统提供的文件管理工具或命令来删除这些文件。
定期清理不用的模型文件：在训练模型时，可能会保存多个版本的模型文件。如果某些模型文件不再需要，可以手动删除它们。确保在删除之前，已经备份了需要保留的模型文件。
使用轻量级版本：如果需要减小PyTorch的存储空间占用，可以考虑使用PyTorch的轻量级版本，如PyTorch-Lightning。PyTorch-Lightning是一个基于PyTorch的轻量级框架，提供了更简洁的API和更高效的训练过程，可以减少存储空间的占用。

总结起来，要从PyTorch中删除不用的文件来运行它的轻量级版本，可以清理缓存文件、删除不必要的日志文件、定期清理不用的模型文件，并考虑使用轻量级版本。这样可以释放存储空间，提高运行效率。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云：https://cloud.tencent.com/
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs

相关搜索:有没有办法通过widget在网格中的位置来删除它，或者删除这个网格中的行？有没有办法从继承的属性中删除属性？有没有办法从Lua中的变量运行代码？从发布版本中删除项目文件中的注释有没有办法从已删除的记录中获取密钥？有没有办法从导入它的组件文件中编辑外部Vue.js插件？有没有办法在blazor中查看剃刀文件的RenderTreeBuilder版本？有没有办法不用打开文件就能用Microsoft Excel脚本读取Applescript中的.xlsx文件？有没有轻量级的库可以从Android的本地存储中读取pdf文件？有没有办法使用VBA从Outlook配置文件中删除额外的邮箱？有没有办法从Ansible jsonfacts文件的字典中删除列表项(或分组)？有没有办法根据规则在剪辑中的位置来确定它的优先级？有没有办法从build.gradle中获取依赖项的版本？有没有办法从Java/Scala代码中检索Avro库的版本？有没有办法根据用户的UID从FirebaseAuth中删除用户？有没有办法从Firebase中删除用户的所有数据？有没有办法/工具来显示系统中的所有内存映射文件？有没有办法在R Statistics文件中查看以前版本的代码？有没有办法从DRL文件中的规则中调用查询？有没有办法禁用"x“来删除react-select中的选定选项？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Linux系统中编译、链接的基石-ELF文件：扒开它的层层外衣，从字节码的粒度来探索

也许你已经猜到了，在我的头部内容中，就存在一个字段，用来表示：当前这个 ELF 文件，它到底是一个可执行文件？是一个目标文件？还是一个共享库文件？...另外，既然我可以用来表示 3 种类型的文件，那么就肯定是在 3 种不同的场合下被使用，或者说被不同的家伙来操作我：可执行文件：被操作系统中的加载器从硬盘上读取，载入到内存中去执行; 目标文件：被链接器读取...ELF header(ELF 头) 头部内容，就相当于是一个总管，它决定了这个完整的 ELF 文件内部的所有信息，比如：这是一个 ELF 文件; 一些基本信息：版本，文件类型，机器类型; Program...这里就以可执行文件 main 来拆解它！我们首先用指令 readelf -h main 来看一下 main 文件中，ELF header 的信息。 readelf 这个工具，可是一个好东西啊！...可以看出来：这个 Section 在 ELF 文件中的偏移地址是 0x0016ed，长度是 0x00010a 个字节。下面，我们从 ELF header 的二进制数据中，来推断这信息。

8222 0

Windows环境下Anaconda3安装配置pytorch详细步骤（踩坑汇总）

Anaconda 常在机器学习中使用，它使用起来比较方便的地方在于它预装了很多第三方库，且增加了conda install命令。我们可以在Anaconda中配置多个版本的python环境。...有以下两种解决办法： 1.如果你之前有安装过python，到你之前安装的路径下面找一下这个dll文件，它一般在DLLs文件夹里，直接把它粘到提示报错的位置Anaconda3\Library\bin里就好了...我选的python版本是对应建的环境来的哈，这点大家注意一下。还有就是cuda是基于gpu的，如果大家基于gpu进行后续的模型训练可以下载安装对应版本的cuda并在这里进行对应的选择。...使用上面给出的command进行安装，这里需要注意，在运行该command前应把”-c pytorch”删掉。因为这个是代表默认从pytorch官网下载安装，不访问国外网站的话下载会报错出问题。...，就可以了… 运行完这个命令行之后，我重新试了一下使用conda安装pytorch的命令行，它提示所有所需package已经全部安好了再进入python检验一下导包有没有问题

2.7K3 1

Python环境配置保姆教程（Anaconda、Jupyter、GPU环境）！

，这次从anaconda安装开始，然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter...比如开发了一个系统，让别人来部署，但其他人可能不知道用的哪个python版本，哪些包等，盲目安装又可能由于版本原因出现问题，所以共享环境就比发挥威力了。怎么用？...打开此文件夹，查看有没有cuti64_100.dll 有这个cuti64_100.dll就说明CUPT1已成功。...，会去找有没有这样的一个文件，当然我这里tf2.0找的是10.0的这个，可能有的报错说找不到101.dll或者102.dll这种，这显然是cuda版本不匹配，要卸载掉当前的cuda，重新安装对应版本的...所以关于这个问题，我最终的解决办法，就是不用anaconda prompt启动命令行进虚拟环境，而是直接cmd打开系统的命令行，然后直接输入activate，进入root的环境，然后activate tfenv

3K2 0

Python 失宠！Hugging Face 用 Rust 新写了一个 ML 框架，现已低调开源

Candle 允许部署轻量级二进制文件。另外，Candle 可以让用户从生产工作负载中删除 Python。Python 开销会严重影响性能，而 GIL 是众所周知的令人头疼的问题。...另外，将基于 Python 的 PyTorch 模型部署到生产环境中可能需要一些额外的步骤，不如其他编译型语言那么方便。...显然，Hugging Face 一直在寻找解决办法，它给出的答案是用时下最快的语言 Rust 重写一个 ML 框架。“最酷的是，这是来自 Hugging Face 的，不仅仅是某人的爱好项目。”...与 PyTorch 对比据悉，当前 Candle 已经支持如今的前沿模型，像 Llama2。经过改写的模型，比如 Llama2 能够方便、快速的运行在容器环境，甚至可以运行在浏览器中。...Pytorch 和 Candle 对比该项目正在处于快速迭代过程中，更新非常频繁，很多功能在不断开发中，目前包含如下功能和特点：语法简单，风格与 PyTorch 相似。

5823 0

docker 入门_docker高级教程

Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。...而有了docker之后我们就不用记住了程序在哪里了，我们使用的时候只需要一条命令就行了。...4.1 镜像镜像的英文名叫image。前面我们讲到了集装箱，鲸鱼拖着的所有集装箱就是一个镜像。从本质上来说镜像就是一系列文件，可以包括我们应用程序的文件，也可以包括我们应用的运行环境的文件。...通过这种方式可以实现文件的分层，test1可以把它看作第一层，test2可以把它看作第二层。每一层有每一层自己的文件，docker就是利用了这种分层的概念实现了镜像存储。...因为镜像的每一层都是只读的，所以在程序的运行过程中要写镜像文件时，它会把文件的每一层拷到文件的最上层，然后再对它进行修改。修改之后，当我们的应用读一个文件时会从顶层进行查找，如果没有才会找下一层。

7555 1

测试开发实战｜只需搞定Docker，环境问题再也不是测开路上的坑

有没有什么办法，可以绕过配置环境变量的坑呢？你别说，还真有。那就是本文要和你介绍的Docker。学会它，让你再也不需要配置环境变量了，一站式搞定所有的环境。 Docker能做什么？...(不用学习真好~) 3、搭建测试执行环境，例如我们运行自动化测试的环境，随用随建，不用即仍 Docker与虚拟机的区别 docker和虚拟机最大的不同，docker共用宿主机的内核，虚拟机中每个虚拟机中有单独的内核虚拟出来...： Docker的优缺点优点： 轻量级：因为docker不用虚拟化内核，直接共享宿主机的内核，所以节省了很多资源，在同样的资源下可以启动更多的软件，同时启动速度也更快缺点：优点即缺点：docker...，如果出现建议换上经本人实测较为稳定兼容的一个版本2.164.3 docker pull jenkins/jenkins:2.164.3 下载安装好以后可通过 docker images 命令查看当前机器中的所有镜像...myjenkins,tag为5.5的镜像，但是查看IMAGE ID发现和原来的一样，其实并有改变 2.Docker常规操作可以使用 docker rmi {镜像名} 命令将指定镜像删除;注意要用冒号指定镜像的版本

5032 0

从视频追踪到自动评论，五月GitHub最热机器学习项目都在这里了

PySOT实现了最先进的单一对象跟踪算法，包括SiamRPN和SiamMask等，用Python编写，在PyTorch上运行。...用PyTorch-BigGraph的话需要Python 3.6或更高版本，最低PyTorch 1.0，不需要投喂GPU，但是比较费CPU。...这里的“可解释”指的是可以解释模型调试中遇到的错误，模型有没有搞歧视，如何让人类理解这个模型，模型是否合法，在医疗、司法等高风险的领域靠不靠谱。...分析机器学习实验，比TensorBoard更轻量级。每次运行时，可以保存超参数和输出指标，训练过程中能实现可视化模型，还能自动跟踪代码状态，系统指标和配置参数。...在一个不了解我们如何使用“黑匣子”和“蓝盒子”来检测真实环境中的鱼类并使用黑匣子代替白纸盒的世界中，我们都知道这一点。看起来好像很有道理的样子，然而完全不知道在说啥，而且是满满的杠精画风啊！

5783 0

Conda 替换镜像源方法尽头，再也不用到处搜镜像源地址

进入后搜索你需要的源：假设我要获得conda中与pytorch相关的镜像：先搜索anaconda，搜索到后，点进去然后进入cloud中，找到你需要的包，点进去，这里以pytorch.../anaconda/cloud/pytorch/ 然后，利用1中的方法，将上面复制的地址(也就是源)添加到conda当中，conda会自动识别系统版本并匹配上。...下面是添加过程和结果：我们在用conda安装pytorch时就可以看到，镜像安装地址已经变成，我新添加的啦至此，你再也不用从网站上到处找各种不好用的镜像源尝试啦，自己到源头获取.../ conda config --set show_channel_urls yes 4.镜像源网站目录命名的含义我们这里补充解释一下,上述几个文件夹的含义： archive # 是anaconda...，而python中是pip，但在anaconda下依然可以使用pip升级，这样一些依赖可能会因为更新后的版本过高出现异常。

6.1K1 0

如何将pytorch检测模型通过docker部署到服务器

本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器，。镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。...gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 是另一个自定义创建的镜像，安装的Python版本为3.6，pytorch版本为1.2，cuda版本为...10.0；并且已经安装好了opencv和flask，以及其他一些常用库，比如numpy等等，该镜像做了许多精简，保证了搭建pytorch和flask服务所需的功能，文件并不很大。...ls 来查看它或许还需要 docker stop detector 来停止它或许也需要 docker rm detector 来移除它，。。。。。...如果没有停掉而想直接移除或许还不行，那就加上 --force/-f 强制操作吧验证文本检测服务已经运行起来了，要怎样才知道有没有运行成功呢？这里通过两种方式来验证一下。 1.

3.5K3 0

pandas速成笔记(1)-环境搭建及excel读取

一、环境搭建 1.1 anaconda 最简单的办法就是安装Anaconda ，它已经集成了很多数据分析的工具包(包括pandas)，download后一路next安装即可。...)，比如：环境A用于运行python 2.x，环境B用于运行python 3.x。...，比如我想切换到pytorch环境，可以用 conda activate pytorch 如果在mac上，切换完成后，提示符会有所变化：另外还有一些关于环境的常用命令： conda info --env...3.6版本另外，如果是mac，还有一个很有用的命令where python，查看python程序所在目录（后面配置pycharm运行环境时会用到） 1.3 安装pycharm 虽然conda安装后...然后创建一个python文件，比如：001.py，输入以下代码（先不用管什么意思） import pandas as pd df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3, 4,

6871 0

实用主义当道——GitHub 热点速览 Vol.48

作者：HelloGitHub-小鱼干当你看到实用为本周的关键词时，就应该知道本周的 GitHub 热点霸榜的基本为高星老项目，例如：知名的性能测试工具 k6，让你能在预生产环境和 QA 环境中以高负载运行测试...百度开源的前端低代码框架 amis，也是走的实用路线，你甚至不用了解前端就能做出来页面。...当然，本周还是有一些新项目上榜，比如：基于目标检测的 U^2-Net 每天你都能看到它上 Trending，作为一个图像处理工具它的上榜频率和它的实用程度绝对成正比。...QA 环境中以高负载运行测试。...特性：用 ES6 JS 编写脚本：支持模块，可在整个组织内实现代码复用代码即为所有：为了版本控制友好，测试逻辑和配置选项都在 JS 中自动化友好：检查 (如 asserts) 和阈值来实现简单而灵活的

1K4 0

Docker 入门，学明白这一篇就够啦

比较多的原因有两种： 1、不适合后台运行的容器却没有 -it，导致它觉得自己没事干了，就下班了。 2、某些依赖配置的服务配置文件写错了，比如说咱自定义的 mysql。...UnionFS（联合文件系统）：Union文件系统（UnionFS）是一种分层、轻量级并且高性能的文件系统，它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下...当容器启动时，一个新的可写层被加载到镜像的顶部。这一层通常被称作“容器层”，“容器层”之下的都叫“镜像层”。所有对容器的改动，无论添加、删除、还是修改文件都只会发生在容器层中。...我们以前使用 VMware 的时候，也都有从宿主机上传文件进 VMware 上的系统吧。...那有没有只写？很可惜，莫得。。。 ---- 卷的继承和共享一个容器启动时，可以继承另一个容器的卷规则。你可能会觉得，就那么几个字符都不愿意去 cv 一下嘛，还要去别的容器那边去继承来。

5703 2

前端研发需要知道的Docker

Docker使用容器来运行应用，容器是一种轻量级的、可执行的软件包，其中包含了运行某个软件所需的代码、运行时、系统工具、库和设置。...Docker使用镜像来创建容器，镜像是一个轻量级、可移植、自给自足的软件运行环境的模板。你可以把它想象成一个快照，任何时候基于这个镜像启动的容器，都会是一个一模一样的环境。...我们不可能在开发的过程中变更一样代码，就打一个镜像，这样做效率也太低了，有什么办法吧本地变更的文件同步到容器中呢？答案就是我们使用界面方式启动时，里面看到的那个 Volumes。...镜像太大，有没有办法变小？我们可以使用比较小的基础镜像，以改用node:alpine，因为Alpine Linux版本的镜像通常更小。可以看到，我们的镜像直接就小了一半。...从1.64G压缩到了 735M。有人会讲了，这依然很大啊，还有办法更小吗？所以，除此之外，还有更加进一步的优化办法吗？

9823 2

腾讯开源全栈机器学习平台 Angel 3.0，支持三大类型图计算算法

腾讯大数据推动了腾讯从Oracle数据库到自研大数据平台的迁移, 如今已能实现秒级的采集、监控和报表；开源自研机器学习框架Angel，它由腾讯与北京大学联合研发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。...Spark On Angel可以与大数据处理结合，PyTorch On Angel可以跟深度学习结合，将把大数据计算、深度学习统一起来，用户不用借助第三方平台就能完成整个流程, 易用性好。...Angel可以运行在Yarn/Kubernetes环境上，它上面现在支持三类算法图挖掘: PageRank、Kcore、Closeness，共同好友、三角结构、社团发现、其他；图神经网络: GCN、...PyTorch on Angel是为图神经网络而设计的，运行在Spark on Angel之上。图神经网络最近发展迅速, 但大规模的图神经网络会遇到大数据问题，也会遇到机器学习问题....有一些方法加速它，主要有两种，一种是有没有办法让它的迭代变得少一点，另一种是有没有办法让它每一轮迭代越来越快。第四类算法是图表示学习的算法, 也是没有捷径可走, 主要考虑一些图的划分策略。

2.1K3 0

打造自己的AIGC应用（一）入门篇

其实细数AI的发展历程非常之久，而让AI的应用一下子出现在人们眼前的其实就是ChatGPT的出现，这意味着AIGC应用已经从概念为王变的非常实用了。...developer.nvidia.com/cuda-downloads 然后就是安装pytorch的环境，这个环境比较麻烦，正常来说通过conda来安装是比较靠谱的办法，当然有些时候就是安不了。...而这个过程需要大量的内存和CPU，官方给出的参考数据是 Vicuna-7B：30 GB of CPU RAM Vicuna-13B：60 GB of CPU RAM 如果没有足够的内存用，可以尝试下面两个办法来操作一下...知识库文件知识库文件是langchain类方案中比较重要的一环，所有的问题会先进入知识库中搜索结果然后再作为上下文，知识库文件的数据量会直接影响到这类应用的结果有效度。.../d/fb9f16d6dc8f482596c2/ 然后需要修改对应的配置文件中模型的位置，在configs/model_config.py 默认的知识库文件路径是 knowledge_base\samples

3.8K3 2

操作 Docker 容器 | Docker 系列

有了镜像的基础，下面就开始创建容器吧。Docker 容器非常轻量级，随时都可以创建和删除，非常方便。...那有没有办法让容器在后台执行呢？答案当然是可以的。使用 -d 参数让容器在后台，以守护进程的方式执行，这也是在工作中最常用到的。...检查本地是否存在指定镜像，不存在就从公有仓库下载；使用镜像创建并启动一个容器；分配一个文件系统，并在只读的镜像层外面挂载一层可读写层；从宿主主机配置的网桥接口中桥接一个虚拟接口到容器中；从地址池配置一个...所以，这个命令现在基本也不用了。停止容器使用 docker stop 命令来停止一个容器。...删除容器使用 docker rm 命令来删除已经停止的容器，如果容器正在运行，可以加 -f 参数进行强制删除。

4823 0

linux升级 glibc

总的来说，不说运行在linux上的一些应用，或者你之前部署过的产品，就是很多linux的基本命令，比如cp, rm, ll之类，都得依赖于它网上很多人有惨痛教训，甚至升级失败后系统退出后无法重新进入了...用版本高的系统来编译，比如ubuntu，和centos的新版，但可能需要部署到较低版本，那么可以考虑用mock等技术制作更好的安装包，把依赖打入包内 3.利用容器技术，如Docker，在低版本的操作系统内...，轻量级的隔离出一个虚拟运行环境，适应你的程序。...也可以直接从其他系统上好一个编译好的文件 libc.so.6（对应glibc 2.15或者更高的），不过最保险的方式就是下载源代码在本地编译一次（有的人实在编译不成功，那也只能从别的地方找一份了）各个版本的...这里要注意，更新系统里的链接（我的是/lib64/libc.so.6) 很容易出错，我不清楚有没有更好的办法，一般都是删除旧链接，建立新链接但删除旧链接后，很多命令直接不能用了，因为此时中不到glibc

20.5K4 0

PyTorch 1.7来了：支持Windows上的分布式训练，还有大波API袭来

注：从Pytorch1.6版本开始，PyTorch 的特性将分为 Stable（稳定版）、Beta（测试版）和 Prototype（原型版） 1 前端接口 [测试版]与Numpy兼容的TORCH.FFT...此新模块必须导入才能在1.7版本中使用，因为它的名称与之前(现已弃用)的torch.fft函数冲突。...此外，开发人员不再需要将模块从python/JIT保存并加载到C++中，因为它现在可以在C++中直接使用。...在PyTorch1.7中，启用了分布式优化器中的TorchScript支持来删除GIL，并使优化器能够在多线程应用程序中运行。...在此版本中，仅支持基于Gloo的ProcessGroup和FileStore。如果要跨多台计算机使用此功能，可以在init_process_group中提供来自共享文件系统的文件。

1.2K2 0

PyTorch 1.7来了：支持Windows上的分布式训练，还有大波API袭来

注：从Pytorch1.6版本开始，PyTorch 的特性将分为 Stable（稳定版）、Beta（测试版）和 Prototype（原型版） 1 前端接口 [测试版]与Numpy兼容的TORCH.FFT...此新模块必须导入才能在1.7版本中使用，因为它的名称与之前(现已弃用)的torch.fft函数冲突。示例： ?...此外，开发人员不再需要将模块从python/JIT保存并加载到C++中，因为它现在可以在C++中直接使用。...在PyTorch1.7中，启用了分布式优化器中的TorchScript支持来删除GIL，并使优化器能够在多线程应用程序中运行。...在此版本中，仅支持基于Gloo的ProcessGroup和FileStore。如果要跨多台计算机使用此功能，可以在init_process_group中提供来自共享文件系统的文件。示例： ?

1.3K2 0

这条命令帮我在一分钟内修改了200台远程服务器密码！

我哪有，经理要我远程改200多台服务器root用户的密码。我这得改到明天啊鹏哥，有没有好办法啊？说着，鹏哥嘴角扬起十余年资深运维大佬的微笑。“没这么麻烦，看我给你写条shell命令解放你。”...“这样一来就可以一条命令成功修改任何服务器密码啦，一次性使用的话就弄简单些，直接复制200条这命令，然后批量修改命令中参数放到shell脚本中运行就阔以了。”...ssh 直接使用 TTY 访问，以确保密码是用户键盘输入的。 sshpass 在专门的 tty 中运行 ssh，以误导 ssh 相信它是从用户接收到的密码。...sudo apt-get install sshpass C.另外，你也可以从最新的源码安装 sshpass，首先下载源码并从 tar 文件中解压出内容： 1、下载：目前1.0.6是最新版本，下载地址...3.sshpass用法（不用做免密）：情景1：远程操作服务器，删除远程服务器/tmp/test下所有文件，注意：这里的""冒号记得加上，如果不加，则会在本地执行该命令而不是远程的服务器 sshpass

2.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭