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AirtestIDE创建.py脚本并运行、生成报告

文章来源于AirtestProject前言有很多新手同学在刚开始使用AirtestIDE的时候，就特别喜欢新建纯 .py 脚本，我想这可能是出于对纯 .py 脚本莫名的熟悉感吧~ 而认真看过我们官方教程的同学都知道，对于刚接触Airtest和Poco这两个自动化测试框架的新手来说，我们还是非常推荐大家从 .air

11/17日学习

#P7-P   1、Tensorboard的使用 TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter　　#引入类 tensorboard --logdir=绝对路径+事件文件所在文件夹名 --port=　　#tensorboard --logdir=D:

（待更新）tensorboard [Fatal error in launcher: Unable to create process using]

使用 tensorboard --logdir 出现报错 Fatal error in launcher: Unable to create process using 改为 python -m tensorboard.main --logdir 实测可运行 ps. 此问题出现于多个不同版本python的anaconda环境中，（推测）可能是默认使用了base的python解释器，目前问题尚未完美解决

Tensorboard可视化各种错误

TensorBoard：Tensorflow自带的可视化工具。利用TensorBoard进行图表可视化时遇到了各种问题，记录一下，初学者若遇到同样的问题可以少走弯路。 环境：windows :10系统, IDE : pycharm, 框架 : pytorch 下面随便找一个简单实例介绍。(亲自尝试了可以执行) from torch.utils.tensorbo

linux下使用tensorboadX可视化pytorch训练结果

1、依赖 首先你需要安装torch、tensorflow、tensorboardX 2、基本代码 from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter(logdir) # logdir是你自己的保存记录的目录 for i in range(epoch): loss = model(xxx) writer.add_scalar('train/loss', loss.item(), i)

MongoDB 服务器日志清理脚本说明

清理脚本：/root/scripts/clean_mongodb_log.sh #!/bin/bash # set -u echo "=== Started Time: `date` ===" mongodb_logdir=/var/log/mongodb days=7 pid=$(pidof $(which mongod)) if [ "X${pid}" != "X" ];then kill -SIGUSR1 $pid slee

2021-09-12

tensorboard可视化loss曲线在浏览器中显示问题 使用命令：显示结果： 使用命令： tensorboard --logdir logdir的路径 --bind_all 显示结果： TensorBoard 2.6.0 at http://服务器ip:6006/ (Press CTRL+C to quit) 复制此网址到浏览器中即可。 注，关闭VPN，使用的是谷歌浏览器

PyTorch-TensorBoard-Linux远程服务器-可视化配置

前言：看过访问远程服务器tenserboard可视化方法，需要建立建立ssh隧道, 但是现在只需要加上--bind_all参数即可。 输入以下命令启动服务, logdir/ 目录下就是tenserboard的event存放目录, --bind_all, 即可让可视化被远程访问。 tensorboard --logdir="./logdir/" --bind_all

服务器端打开tensorboard，以及alias命令解释

  先上答案： python3 -m tensorboard.main --logdir ./ --bind_all ./ 是当前文件夹。   在远程服务器上执行如下命令启动tensorboard的服务之后： tensorboard --logdir logs 无法在本地PC上打开tensorboard的网页： http：//server_ip:6006 执行tensorboard --logdir logs命令有如

模型权重记录与恢复

    import tensorflow logdir = './logs' checkpoint_path = './checkpoint/Titanic.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.ckpt' #路径为当前目录下的checkpoint子目录，后边为命名规则 callbacks = [tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir = logdir, histogram_freq = 2), #参数一：

成功解决win10下dos中运行tensorboard --logdir=logs和调用events.out.tfevents一闪而过的问题

成功解决win10下dos中运行tensorboard --logdir=logs和调用events.out.tfevents一闪而过的问题   目录 解决问题 解决思路 解决方法         解决问题 在dos中运行tensorboard --logdir=logs一闪而过，mmp，           解决思路 本人首先想到是没有在path中添加环境变量，那么

使用tensorboard(pytorch) 画拆线图

第一步：代码如下   from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter("logs") # logs是创建存储图文件的文件夹名称 for i in range(10): writer.add_scalar("title", i*2, i) # 参数依次是标题，y轴，x轴 writer.close() 第二步：tensorboa

日志类

<?php /** * 记录日志 * * @package library */ defined('DYMall') or exit('Access Invalid!'); define('BASE_DATA_PATH', '/data'); class Log { const SQL = 'SQL'; const ERR = 'ERR';

关于tensorboard打不开网页的问题

1、首先 在cmd下输入的路径要正确 activate ‘自己的环境’ tensorboard --logdir=‘生成log的路径’ 例如：tensorboard --logdir=G:\yolo\logs 2.有这么一个情况：在谷歌浏览器下，打不开网页 那么： 在上述路径下加入后缀–host=127.0.0.1 --port=9009 例如：tensorboard --logdir=G

tensorboard可视化

tensorboard可视化 操作步骤 操作步骤 1、首先通过目录文件找到Anaconda的安装文件，找到【Anaconda Prompt】 2、激活创建的环境【py36_tensorflow】 3、输入tensorboard --logdir=日志文件所在目录： 比如： tensorboard --logdir=E:\YOLO\yolo0.2\yolo_tensorflow-master

检测你的网络流量

 题目要求 写一个脚本,检测你的网络流量，并记录到一个日志里。需要按照如下格式，并且一分钟统计一次（只需要统计外网网卡，假设网卡名字为eth0)：   2021-02-04 01:11 eth0 input: 1000bps eth0 output : 200000bps #### ############ 2021-02-04 01:12 eth0 input: 1000bps eth0 outpu

TensorBoard学习可视化

TensorBoard是Tensorflow的可视化工具 import tensorflow.compat.v1 as tf #清除default graph和不断增加的结点 tf.reset_default_graph() #logdir改为自己机器上的合适路径 logdir=r'D:\360MoveData\Users\ASUS\Desktop\test' # 定义一个简单的计算图，实现向量加法的操作 inp

Tensorflow Tensorboard 报错 “No dashboards are active for the current data set.“ 解决方案 原因分析

导航 问题描述解决方案步骤1步骤2 原因分析 问题描述 使用Tensorboard 报错 “No dashboards are active for the current data set.”，如下图 解决方案 步骤1 运行你要可视化的 .py文件，会在同一个目录生成 一个 logs 文件夹 (此处用的是Movan的DQN程序)，如下图， 步骤2 打

Tensorflow2.0--Keras实战

import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport sklearnimport pandas as pdimport osimport sysimport timeimport tensorflow as tf#使用sklearn库的数据归一化模块from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom tensorflow import

'tensorboard'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

使用tensorboard时，需要在cmd输入tensorboard --logdir "path",其中path为你的events文件保存的路径，但是有时输入后会报错。报错为’tensorboard’不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 看网上有很多方法说要把tensorboard添加的系统的路径中，之前对系统路径做过

制作一个docker镜像：mysql-8-x64-linux

      因为个人学习需要，为软件系统的虚拟容器化，以下将mysql制作为docker镜像，并记录下详细步骤。 欢迎大家学习交流和转载，同时写作不易，如果各位觉得不错，请点赞支持。   备注：以下代码和文章，欢迎复制和转载，请在开头备注清楚“原始网址和作者”，谢谢 一、实验环境 1.本地电脑：    

监控web站点目录下所有文件是否被恶意篡改

监控web站点目录（/var/html/www）下所有文件是否被tampered（文件内容被改了），如果有就打印改动的文件名（发邮件），定时任务每3分钟执行一次(10分钟时间完成)说明：文件被tampered了，会有特征：a.文件大小可能会发生变化；b.文件内容会发生变化（md5sum指纹）；c.文件目录中的文件被删除，或者文件目录中有其

【TensorBoard】如何启动tensorboard详解

最近学习到了tensorflow的tensorboard，苦于一直没有办法打开，按照网上说的所有办法都试了一遍，总是感觉不行。 在经过多种尝试以后，终于找到了可行的办法。 授之以鱼，不如授之以渔。我就以我的项目为例子解释一下。 首先tensorboard的打开方法是： cmd中输入 tensorboard --logdi

No dashboards are active for the current data set. 解决pytorch下tensorboardx无法显示

先上成功显示的图 首先，推荐只用谷歌浏览器打开，其余的包括360极速内核都没能成功显示。 其次，一定是tensorboard --logdir=path 。等号左右都不要留有空格(如tensorboard --logdir =path或tensorboard --logdir= path或tensorboard --logdir = path)，否则会报错。 注：path是event

web服务器错误日志截取及各类代码统计

/bin/sh #********************* # get url error log #********************* curday=`date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S'` echo "input log file dir!" read logdir Code=`awk -F '[ "]+' '{print $all}�