10.10

1.vscode ssh远程服务如何clone

方法一 vscode terminal 直接运行git clone https:... (直接在服务器下载)

方法二 右键打开git bash 运行git clone https:... 用scp上传到远程服务器 (先拉取到本地,在上传到服务器)

eg: scp D:\Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh mengzy@L20:/data/home/mengzy

2.ftp网址打开:

win+e 打开我的电脑 在左下角网络那里输入ftp://

3.远程服务器安装Anaconda并创建conda环境(超详细)-CSDN博客

4.echo "" > ~/.condarc

5.env | grep -i proxy

查看所有代理

6.ping mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

ping google.com

7.解释 checkpoints 的含义:

在深度学习中,checkpoints(检查点)是指在模型训练过程中的某些时间点保存的模型状态,包括模型的权重(weights)和优化器的状态等。它们的作用包括:

  1. 保存训练进度:训练一个深度学习模型可能需要大量的时间和计算资源,因此在训练过程中定期保存 checkpoints 可以确保在训练中断(比如因停电或服务器重启)时,能够从最近的状态继续训练,而不必从头开始。

  2. 加载预训练模型:预训练的 checkpoints 包含已经训练好的模型权重,可以直接用于特定任务的预测或进一步微调(fine-tuning),而无需从零开始重新训练整个模型。

  3. 模型的版本管理 :通过 checkpoints,可以保存不同训练阶段的模型,方便选择在验证集或测试集上表现最好的模型。

相关推荐
天天进步20153 分钟前
如何通过 Py_Initialize 实现 C++ 对 Python 的嵌入调用
python
Niuguangshuo6 分钟前
# PyTorch 中 `nn.ModuleList` 详解
人工智能·pytorch·python
BoBoZz1917 分钟前
ResetCameraOrientation 保存、修改和恢复摄像机的精确视角参数
python·vtk·图形渲染·图形处理
aloha_78927 分钟前
python基础面经八股
开发语言·python
西西弗Sisyphus43 分钟前
极限的常数倍数性质证明和可视化代码
python·微积分·极限
小鸡吃米…1 小时前
机器学习——生命周期
人工智能·python·机器学习
bugtraq20211 小时前
PentestGPT的部署和使用本地大模型的调试记录
linux·服务器·python
databook1 小时前
回归分析全家桶(16种回归模型实现方式总结)
人工智能·python·机器学习
猴子年华、1 小时前
【每日一技】:GitHub 精确查询
开发语言·python·github