KansaiRobot's questions

我对多节点数据中心还不熟悉。以下情况发生在我身上。

首先，我使用此答案中的程序来检查 CUDA 设备。我构建了它（我在那里遇到了一些问题，但那是另一个问题），可执行文件名为device_info8。

所以我登录到我的数据中心，并从登录节点运行文件

me@login01 test]$ ./device_info8 
Number of devices: 1
Device Number: 0
  Device name: Tesla V100-PCIE-16GB
  Memory Clock Rate (MHz): 856
  Memory Bus Width (bits): 4096
  Peak Memory Bandwidth (GB/s): 898.0
  Total global memory (Gbytes) 15.8
  Shared memory per block (Kbytes) 48.0
  minor-major: 0-7
  Warp-size: 32
  Concurrent kernels: yes
  Concurrent computation/communication: yes

我无法直接访问我想要测试的节点，所以我

me@login01 test]$ srun -p partition1 --nodelist Node-11 --gres=gpu:all   --pty -u bash -i  
[me@Node-11 test]$

现在我明白了

[me@Node-11 test]$./device_info8
Number of devices: 0

然而，当我运行时，nvidia-smi我可以清楚地看到我有 8 个可用的 GPU！

[me@Node-11 test]$ nvidia-smi 
Tue Dec  3 18:16:04 2024       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.67       Driver Version: 418.67       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla V100-PCIE...  On   | 00000000:2D:00.0 Off |                    0 |
| N/A   28C    P0    26W / 250W |      0MiB / 32480MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla V100-PCIE...  On   | 00000000:31:00.0 Off |                    0 |
| N/A   26C    P0    25W / 250W |      0MiB / 32480MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  Tesla V100-PCIE...  On   | 00000000:35:00.0 Off |                    0 |
| N/A   26C    P0    25W / 250W |      0MiB / 32480MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  Tesla V100-PCIE...  On   | 00000000:39:00.0 Off |                    0 |
| N/A   27C    P0    24W / 250W |      0MiB / 32480MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   4  Tesla V100-PCIE...  On   | 00000000:A9:00.0 Off |                    0 |
| N/A   26C    P0    26W / 250W |      0MiB / 32480MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   5  Tesla V100-PCIE...  On   | 00000000:AD:00.0 Off |                    0 |
| N/A   29C    P0    25W / 250W |      0MiB / 32480MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   6  Tesla V100-PCIE...  On   | 00000000:B1:00.0 Off |                    0 |
| N/A   27C    P0    24W / 250W |      0MiB / 32480MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   7  Tesla V100-PCIE...  On   | 00000000:B5:00.0 Off |                    0 |
| N/A   28C    P0    27W / 250W |      0MiB / 32480MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

为什么会发生这种情况？我忽略了什么？如何让 GPU 可用于程序？

我正在使用 pydantic 和 strictyaml 读取 yaml 配置文件。我正在使用这个类

class CarData(BaseModel):
    model: str
    length: float
    width: float
    height: float
    fuel_efficiency: conlist(item_type=float, min_items=3, max_items=3)  # Ensures exactly 3 values
    # fuel_efficiency: list[float]

并且我遵循了conlist 文档中的内容，但是当我运行脚本时，我得到了

TypeError: conlist() got an unexpected keyword argument 'min_items'

为什么会发生这种情况？如何纠正？（我的 pydantic 版本是 2.9.2，以防万一）

运行脚本时出现错误，导致我进入此文档页面：

model_config用作模型字段

model_config当用作字段名称时会出现此错误。

显然，在 Pydantic 中将其用作模型字段是错误的model_config。但是，我在其他代码中也这样使用它，并没有出现任何问题。

是model_configPydantic 后续版本中的关键字吗？

我有一个函数computeLeft，它接收一个索引并返回四个数字。像这样的东西：

def computeLeft(i):
    return np.array([i*2, i*3, i*4, i*5])
    # edited to correct it

现在在我的代码中我这样使用它：

import numpy as np
import pandas as pd

results=["val1","val2","val3","val4"]
df[results] = np.vectorize(computeLeft, signature="()->(4)")(range(len(df)))

哪里df有一些数据框。

这显然将该函数应用于 的所有行df。我想将此函数仅应用于 的某些索引df。

例如我有一个清单[2, 5, 7, 8, 10]。我只想计算computeLeft列表中的索引，并且结果中的列仅具有这些行的值（其余行具有 Nan）。

我怎样才能有computeLeft选择性地申请呢？

我用谷歌搜索了这个问题，但它比任何结果都更基本。我正在读一本关于诗歌的教程，它说当我读的时候

poetry new rp-poetry

我应该得到一个test_rp_poetry.py

但是我没有得到那个 python 文件。我还注意到与教程所说的不同，文件__init__.py是空的

最近诗歌的行为有变化吗？

我想要在 Html 中显示一条消息

现在我有

f'<div style="width: 200px; height: 200px; border: 1px solid black; text-align: center; line-height: 200px;">{message}</div>'

问题是如果这条消息太长，消息的其余部分将出现在外部并侵入其他元素空间

理想情况下我想要类似的东西

我应该如何修改html？

我努力了

 noplot_message=f'<div style="width: 200px; height: 200px; border: 1px solid black; text-align: center; word-wrap: break-word; display: inline-block; line-height: 200px;">{message}</div>'

       noplot_message=f'<div style="width: 200px; height: 200px; border: 1px solid black; text-align: center; word-wrap: break-word;overflow-wrap: break-word ; word-break: break-word;line-height: 200px;">{message}</div>'

但它没有起作用

我想绘制一些数据，但颜色取决于某些条件。理想情况下，我想在plotly和matplotlib（单独的脚本）中执行此操作

数据

例如我有以下数据

import pandas as pd

data = {
    'X': [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10],
    'Y': [5, 4, 3, 2, 1,2,3,4,5,5],
    'XL': [2,    None, 4,    None, None,None,4,5,None,3],
    'YL': [3,    None, 2,    None, None,None,5,6,None,4],
    'XR': [None, 4,    None, 1,    None,None,None,4,5,4],
    'YR': [None, 3,    None, 5,    None,None,None,3,4,4]
}

df = pd.DataFrame(data)

简单的情节

所以用 matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()

# Plot X, Y
ax.plot(df['X'], df['Y'], linestyle='-', marker='o')

# Update plot settings
ax.set_title('Trajectory Plot')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')

# Show the plot
plt.show()

并有情节地

import plotly.graph_objects as go

# Create a scatter plot
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=df['X'], y=df['Y'], mode='lines+markers'))

# Update layout for better visibility
fig.update_layout(
    title='Trajectory Plot',
    xaxis_title='X-axis',
    yaxis_title='Y-axis',
)

# Show the plot
fig.show()

问题

我想修改脚本，以便我可以根据 和 对是否存在使用不同的(XL,YL)颜色(XR,YR)。

• 灰色：不存在
• 红色：仅存在XL、YL
• 蓝色：仅存在XR、YR
• 绿色：两者都存在

最后应该是这样的（原谅我画的很粗糙，我把原来的蓝线涂掉了）

如何在 matplotlib 和plotly 中添加它？

我有以下情节

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd

# read some dataframe and

sns.histplot(data=df['error'],bins=20, binrange=(0,2),kde=True)

所以你可以看到我限制了直方图的范围，但没有限制曲线的范围。而且曲线看起来低得可疑（而且是错误的）

然后

sns.histplot(data=df['c0_right_error'],bins=40, binrange=(-2,2),kde=True)

给我

我还尝试了密度图（我不知道它是否正确）

sns.histplot(data=df['c0_right_error'],bins=40, binrange=(-2,2),kde=True, stat='density')

我如何限制这些图中的范围？