目录1. LSF作业调度系统和服务器集群介绍在一个服务器集群中，有很多的人要使用，却只有很少的GPU。LSF作业调度系统则是对每个用户提交的作业和需要使用的GPU进行调度。一般使用bsub命令来将待运行的作业提交到集群上。 用bsub < run.sh提交了作业，一般是作业已经可以成功跑起来，提交了作业后直接等作业运行结束就行。但更多时候我们的代码可能会出现报错，需要进行调试。 一般情况下，

在同一服务器上多用户登录wandb如果有别人在服务器上登录了wandb，很容易把日志存到他的wandb里。 可以在运行的sh脚本前，添加export WANDB_API_KEY=‘xxxx’ （自己的wandb key），比如 12345export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2export WANDB_API_KEY='xxxx'GPU_NUM=

【plt保存图片的坑】python中为什么使用plt.savefig()保存图片为空白检查一下，你是不是把plt.savefig()指令放在plt.show()之后了？ plt.show()会创建一个新的空白图形窗口,用于显示当前的图形。 因此,在plt.show()之后调用plt.savefig(),实际上是在保存这个新创建的空白图形窗口,而不是之前绘制的图形。 所以把plt.savefig()

1. nvidia-smi指令输出分析对于普通的多卡服务器，nvidia-smi命令可以显示有关 NVIDIA 显卡和 GPU 的详细信息，如输入 12nvidia-smi 得到以下输出，可以看到相应的CUDA版本，GPU显存大小等信息。 2. 集群上使用nvidia-smi指令如果登录了服务器后，直接在命令行中输入nvidia-smi，会有如下报错： bash: nvidia-smi: co

背景在命令行中执行sh文件后，终端里会显示打印出来的信息，但需要一点点翻动来看很麻烦。以下命令帮助我们将标准输出和标准错误显示在终端上，并且保存到文件中。 命令命令如下，直接在命令行中输入即可： 12345LOG_STDOUT="/home/xxx/log/$(date '+%Y%m%d_%H%M%S')_out.log"LOG_STDERR="/

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在服务器上下载anaconda，配置pytorch的过程 [CUDA11.4]，以及使用pychram连接服务器服务器上anaconda下载及pytorch配置过程​ 本文介绍利用mobaXterm连接服务器，再下载anaconda，配置Pytorch的过程。下载过程中经常有报错，踩了一些坑。 1. 登录服务器，下载anaconda先打开mobaXterm，打开session连接服务器。如果是第一