深海游弋的鱼 – 默默的点滴

Ubuntu 16.04命令行监视Nvidia显卡使用情况

在使用GPU做计算，比如跑Deep Learning代码的时候，我们可能希望能够实时检测显存的使用情况。

Nvidia自带了一个名为nvidia-smi的命令行工具，会显示显存使用情况，但这个命令行工具只能输出一次结果，不支持持续监控输出。

这时候就需要用到watch命令了.

继续阅读Ubuntu 16.04命令行监视Nvidia显卡使用情况

Ubuntu 16.04编译GPU(CUDA)版本的Caffe

配置编译环境

参照Ubuntu 14.04,14.10,16.04编译CPU版本Caffe确保可以正常编译通过CPU版本的Caffe.

安装Nvidia CUDA驱动

参照Ubuntu 16.04安装Nvidia CUDA驱动安装Nvidia CUDA驱动.

安装Nvidia CUDNN库

参照Ubuntu 16.04开启dlib对于AVX或者CUDA的支持里面设置Nvidia CUDNN部分，配置好Nvidia CUDNN库.

编译代码

$ cd caffe

$ cmake . -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES"

$ make

$ cd caffe

$ cmake . -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES"

$ make

编译出错的处理

如果编译时候出现如下错误信息

/usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’:
/usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope
   return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n;
                                          ^
CMake Error at cuda_compile_generated_softmax_layer.cu.o.cmake:266 (message):
  Error generating file
  /home/longsky/Source/caffe/src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile.dir/layers/./cuda_compile_generated_softmax_layer.cu.o


src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/build.make:469: recipe for target 'src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile.dir/layers/cuda_compile_generated_softmax_layer.cu.o' failed
make[2]: *** [src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile.dir/layers/cuda_compile_generated_softmax_layer.cu.o] Error 1
CMakeFiles/Makefile2:272: recipe for target 'src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/all' failed
make[1]: *** [src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/all] Error 2

/usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’:

/usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope

return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n;

CMake Error at cuda_compile_generated_softmax_layer.cu.o.cmake:266 (message):

Error generating file

/home/longsky/Source/caffe/src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile.dir/layers/./cuda_compile_generated_softmax_layer.cu.o

src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/build.make:469: recipe for target 'src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile.dir/layers/cuda_compile_generated_softmax_layer.cu.o' failed

make[2]: *** [src/caffe/CMakeFiles/cuda_compile.dir/layers/cuda_compile_generated_softmax_layer.cu.o] Error 1

CMakeFiles/Makefile2:272: recipe for target 'src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/all' failed

make[1]: *** [src/caffe/CMakeFiles/caffe.dir/all] Error 2

则需要在执行cmake的时候增加

-DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES"

1	-DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES"

的定义。

编译选项

某些库在使用Nvidia CUDNN的时候会崩溃，此时我们可以在编译的时候，排除Nvidia CUDNN即可。

例子如下：

$ cmake . -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -DUSE_CUDNN=OFF

1	$ cmake . -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -DUSE_CUDNN=OFF

参考链接

ubuntu 16.04中CAFFE配置步骤

Python 2.7在调用自定义类函数时候报错"exceptions.TypeError: 'int' object is not callable"

Python 2.7中按照如下方式定义类

class Rectangle:

    def __init__(self,l):
        self.left = l

    def left(self):
        return self.left

if __name__ == '__main__':
    rect = Rectangle(1)
    print rect.left()

class Rectangle:

def __init__(self,l):

self.left = l

def left(self):

return self.left

if __name__ == '__main__':

rect = Rectangle(1)

print rect.left()

在执行脚本的时候会报告如下错误

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 11, in <module>
    print rect.left()
TypeError: 'int' object is not callable

Traceback (most recent call last):

File "test.py", line 11, in <module>

print rect.left()

TypeError: 'int' object is not callable

造成错误的原因在于Python 2.7中当类的成员变量跟方法名重名的时候,默认是使用类的成员变量，而成员变量是无法被调用的，因而导致报错。

解决方法就是避免方法名跟成员变量同名即可，比如上面的定义修改成如下方式即可

class Rectangle:

    def __init__(self,l):
        self.l = l

    def left(self):
        return self.l

if __name__ == '__main__':
    rect = Rectangle(1)
    print rect.left()

class Rectangle:

def __init__(self,l):

self.l = l

def left(self):

return self.l

if __name__ == '__main__':

rect = Rectangle(1)

print rect.left()

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