待整理 | 知识碎片

1. Python 代码调试

在Python中如果想调试的话，就在代码中插入

import pdb 
pdb.set_trace()

则运行到这里时会暂停，等待指令。

假设运行到了

-> correct1 += np.sum(ret1)

此时可以使用

print ret1

就会打印出ret1此时的数值

(Pdb) print ret1
[False False False False False False False False False  True False False
  True False False  True False  True  True False False False False  True
  True  True False False False False False False False False  True False
  True False  True False False  True  True  True False  True False False
  True  True  True False  True  True False  True  True  True  True  True
  True  True  True  True  True  True  True  True False  True  True False
  True  True False  True False False False False False False False False
 False False False False False False False False False False False False
 False False False False False False False False False False False False
 False False False False False False False False  True False  True False
  True  True  True  True False False  True False]

如果再输入"n"，然后回车，会执行下一步

2. 查看CUDA版本

不要使用下面的命令行，这种方式只是去看了一下放在那个位置的CUDA是哪个版本，但是你实际使用的环境变量可能没有使用放在那里的CUDA，

比如你在使用conda，然后很可能你的CUDA版本是conda自行安装在conda相应的环境里的，并没有安装在系统环境里

cuda 版本 
cat /usr/local/cuda/version.txt

所以正确的方式是

nvcc -V

返回结果：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

3. pip下载时使用国内镜像，加快下载速度

参考：https://blog.csdn.net/lambert310/article/details/52412059

使用-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如

pip3 install torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 安装tensorflow的总结

安装TF时，要对应好这三者的版本，不同的TF版本对以下三者有不同的要求，应该选择自己适合的地址进行安装：

1. cuda
2. cudnn
3. python

现在的TF最新版，还不支持CUDA9.1，只是支持到9.0

所以自己下载安装一个cuda toolkits就行了（安装的时候不要安装driver）

最好选择runfile的方式。地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

查看TF版本：

python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

5. 安装caffe的总结

如果在make的时候，出现某个文件找不到，就是依赖库没有安装完全。

依赖库的安装，请参考：https://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762，前面的安装库的部分

在遇到

/usr/include/c++/5/bits/c++0x_warning.h:32:2: error: #error This file requires compiler and library support for the ISO C++ 2011 standard. This support must be enabled with the -std=c++11 or -std=gnu++11 compiler options.

问题时，就是两种解决方法，请参考：https://stackoverflow.com/questions/16886591/how-do-i-enable-c11-in-gcc

第一种在Makefile中添加一句话：

CXXFLAGS=-g -std=c++11 -Wall -pedantic

第二种，在.bashrc中添加一句话，但是我试了并没有成功

alias g++11="g++ -std=c++11"

我再去搜索一下

5. AttributeError: 'module' object has no attribute 'main'

莫名其妙在使用pip的过程中突然出现这一句

参考：https://blog.csdn.net/Jiaach/article/details/80188262

即输入命令：

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py;python get-pip.py

即可

6. 一次性删除大量的文件

参考：http://noahsnail.com/2017/11/23/2017-11-23-Linux中“Argument%20list%20too%20long”解决方法/

sudo find ./ -name "*.mtl" -exec rm {} ;