思路与整理 – 小金鱼儿

PyTorch 如何使用分布式训练

前两天为了多占几个机器多占几块卡，让程序跑得更快一点，踩了一下分布式训练的坑。

Python 自带了一个很简单的 HTTP Server，就是 python -m http.server 8000 这个，很方便。组里面同学基于这个改出来一个专门用来看图的 HTTP Server，但我觉得不太好用+看不懂+多文件不优雅。于是就自己动手重新写了一个。

疯狂 Get 新技能 ing

以下是投英文会议时一些需要注意的点，可以当作一个简单的 CheckList。

已经不知道第几次手残了。所以这次一定要好好记一下。

整理了一份常用的 Public DNS 服务器列表。

突然想把服务器做一下迁移。发现自己并不太会用 shell 脚本，之前的 shell 脚本改起来特别费劲，于是照着原脚本流程写了个 Python 版。

果然是 Python 大法好。

学框架总要有个练手项目的。这次学习 TensorFlow，练手项目是 Style Transfer。

首先放一下项目地址： Github，除了逻辑清晰一点之外，没有别的任何优点。

然后再说原理和实现。

我发现我跟 TensorFlow 有仇。

自己电脑上没有 GPU，所以只能远程带有 GPU 的服务器学习写 TensorFlow。Vim 虽然高效，但真的真的还是 IDE 用得习惯一些。所以，就想用 Pycharm 的远程功能直接在服务器上建立项目、调试运行。

数字图像处理课程 Project 中，需要实现一篇论文。论文中提到 “从 Flickr 上抓取了 1 million 张图片”。这真真是极好的。