今日观点

如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题

2022-01-28andy阅读(2237)

如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题

日常在windows10系统下开发，想借助wsl2里的ubuntu中的命令，方便日常工作，比如使用tail -f、grep等命令定位查看日志。

我们都知道windows里的文件系统会在wsl中的ubuntu以/mnt/c, /mnt/d 这种方式挂载，
从而让我们能 tail -f /mnt/{windows系统的日志文件路径} 来实时查看日志，然而实际情况则是，日志可以看但不会像正常的tail -f那样实时滚动，如何解决呢，很简单！直接在命令上加个

1	---disable-inotify

的参数即可，如下


1
tail -f ---disable-inotify /mnt/d/tomcat/xx.log

注意是三个杠
为了方便，也可以加个别名


1
alias tail="tail ---disable-inotify"

CentOS安装TensorRT指南

2018-08-16andy阅读(10696)

首先介绍下tensorRT，tensorRT类似于tensorflow serving，都是一种用于将训练好的深度学习模型用于实时inference的工具，区别在于tensorflow serving是以一种server的方式提供出来的也就是grpc服务，而tensorRT目前是以一种library的方式提供的，当然我们可以自行包装成一个server，其实NVIDIA官方也已经有基于tensorRT的Inference Server了这个是后话。

相比于tensorflow serving，tensorRT对gpu的支持更加的好，inference更加快，毕竟是NVIDIA自家的；并且tensorRT支持多种深度学习框架，比如tensorflow、caffe、paddle paddle，pytorch等，tensorflow serving的话虽说也可以通过扩展的方式来支持，但是比较麻烦而且非官方。

caffe模型的话可以直接导入，其他深度学习框架的模型需要通过tensorRT的parse工具转换成UFF格式，或者是ONNX标准。tensorRT甚至支持以编程的方式直接添加layer，并设置参数。

好了上面是简单介绍下tensorRT，下面讲下如何在centos上安装。tensorRT的官方是比较支持Ubuntu的，提供的文档也基本基于Ubuntu。本文是基于Centos7.5, Tesla M40的。

1.首先你需要安装好NVIDIA驱动、cuda、cudnn，我的机器已经安装了不多说，网上的教程也多的是。这里要注意NVIDIA的driver要375以上版本的，cuda我这里用的是9.0,cudnn我用的是7.1。

2.安装好上面步骤之后，到这里https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download 下载tensorRT 4.0的安装包，注意要选对符合你cuda和cudnn的对应版本的，另外这里列出的都是Ubuntu的，没关系，我们不选tar file installed packages。

3.下载完后，解压，接着 vi ~/.bashrc，添加如下内容


1
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/andy/TensorRT/lib:/usr/local/cuda-9.0/lib64

其中/home/andy/TensorRT替换成你自己实际的目录，cuda-9.0也是。


1
source ~/.bashrc

使之生效。

4.然后就是安装对应的python库，包括tensorRT，uff和graphsurgeon。
方法是直接用pip install对应的whl包，几个包分别在tensorRT目录下的python、uff、graphsurgeon目录下，进到这三个目录下，执行 pip install xxx.whl即可。

搞定后，进到python环境下，执行下import tensorrt，正常的话可以成功导入。

5.最后可以编译一下tensorRT提供的一些sample。进到tensorRT的sample目录下，执行make CUDA_INSTALL_DIR=/usr/local/cuda，完成后到tensorRT的bin目录下，可以看到已经生成了可执行的sample，执行./sample_mnist 就可以输出一副字符组成的数字图片，下面跟着mnist的预测结果。 ok整个安装搞定了。

过程中可能会遇到的错误
1.报错


1
libnvparsers.so: undefined reference to `std::invalid_argument，undefined reference to `std::__throw_out_of_range_fmt(char const*, ...)

解决方法：gcc的版本问题，可以升级到gcc5.3，然后在环境变量中替换老的gcc，并且把新的gcc的glibc替换原有的旧的

关于SBT你需要知道的那些事

2018-01-24andy阅读(5223)

关于SBT你需要知道的那些事

之前在做一个有关spark的项目的时候，需要使用sbt构建scala代码，以前主要用maven，gradle也用一点，但是sbt实在陌生，摸索了一阵，把自己在使用sbt中最需要了解的东西记下来，以备同样不熟悉的同学做个参考。

SBT常识

sbt是个类比于maven、gradle的构建工具，主要用于scala项目当然也可以用于别的。一个标准的sbt项目具有如下结构


1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
build.sbt                   &lt;- sbt构建定义文件，后缀名必须是.sbt，前边可以是任意名字，不要求必须是build

project/                    &lt;- project目录下的所有.scala与.sbt文件都会被自动载入

  build.properties          &lt;- 指定sbt的版本，如sbt.version=1.0.0，sbt启动器会自动安装本地没有的版本

  Dependencies.scala        &lt;- 依赖配置，如果依赖较简单，可以省略该文件，直接写在build.sbt中

  plugins.sbt               &lt;- 插件定义

src/

  main/

    resources/

    scala/                  &lt;- scala源文件

    java/

  test/

    resources/

    scala/                  &lt;- scala测试源文件

    java/

target/

bin/

最核心的当然是build.sbt这个文件，类比于maven中pom.xml 这个文件可以用scala语言编写，也可以包含一些特定的sbt的语法的东西，所以有时候看上去比较奇怪。
总结一下最基本的配置方式是key := value的方式

如何解决SBT在国内太慢的问题

我使用sbt的第一个问题就是太慢了，sbt里虽然可以使用maven的仓库但是好像并没有继承maven的settings.xml配置的mirror，所以这里我们要对sbt做一下镜像的配置，比较合适的一个可以是这样


1
2
3
4
5
6
7
[repositories]

local

aliyun-nexus: http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/

typesafe: http://repo.typesafe.com/typesafe/ivy-releases/, [organization]/[module]/(scala_[scalaVersion]/)(sbt_[sbtVersion]/)[revision]/[type]s/[artifact](-[classifier]).[ext], bootOnly

sonatype-oss-releases

maven-central

sonatype-oss-snapshots

SBT如何添加依赖

一个最基本的build.sbt文件


1
2
3
4
name := "sss1"

version := "0.1"

scalaVersion := "2.11"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.1"

就像前面说的，最基本的就是key := value
然后添加依赖就是libraryDependencies += “groupid” % “artifactId” % “version”
其中第一个百分号可以换成双百分号”%%”，表示在artifactId上补上当前的scala版本,比如上面的那个最终的依赖坐标就是 groupId:org.apache.spark, artifactId:spark-core_2.11, version:2.1.1

SBT如何添加本地依赖

这个很方便，SBT默认会把项目根目录下的lib目录作为“非托管依赖”，所以只要将你的jar包放到这个目录就可以了，当然如果的jar不想放在这个目录（我也不知道为什么，老子就是不想放在这个目录）这种情况你可以在build.sbt中配置


1
unmanagedBase := baseDirectory.value / "custom_lib"

SBT如何打印依赖树

方法可能很多，但是最简单，效果最好的方法就是利用一个插件
编辑 ~/.sbt/0.13/plugins/plugins.sbt 加上一行


1
addSbtPlugin("net.virtual-void" % "sbt-dependency-graph" % "0.8.2")

然后在项目根目录进入 sbt console
然后执行命令

tasks -V

会列出当前项目可用的sbt命令，你会发现多了一些dependency开头的，就是插件提供给我们的，我比较喜欢的一个命令是

1	dependencyBrowseGraphHtml

可以生成一个依赖树的HTML页面比较直观。如下图
sbt查看html依赖树

由于本人也是刚开始使用sbt 遇到的问题还比较少所以此文会继续保持更新

java通过gRPC整合tensorflow serving——gRPC java入门例子

2017-12-09andy阅读(6820)

java通过gRPC整合tensorflow serving——gRPC java入门例子

项目中以前需要把算法同事们train好的tensorflow model包装成服务提供给其他部门应用，一开始我们使用python直接调用tensorflow，然后java和python之间的交互通过jni或者rabbitmq的方式，这种方式的问题就是调用tensorflow的效率较低，不得不频繁的load model的checkpoint文件，推断执行慢，后来随着tensorflow官方推出tensorflow serving，我们也尝试了这种方式，发现确实可以很大程度上提升推断的性能，从一开始调用tensorflow每一次推断差不多要几秒钟（导致我们的服务一开始基本都是只能提供异步批量处理的方式），后来的tfserving的方式耗时降到了百毫秒的级别，使得同步的调用成为现实。

这几篇文章就简单讲一下在实践中，我们是如何通过gRPC整合tensorflow serving调用深度学习模型的。

打算分为以下几个部分

首先必须要知道一些gRPC的基本知识，能用java实现一个客户端和服务器端的小demo 就是本篇gRPC java入门例子
然后是 tensorflow model导出到tensorflow serving的要点讲解
接着是一个完整的java通过gRPC调用tensorflow serving的例子。

下面开始本篇，首先关于gRPC的介绍就不多说了，网上随便一搜都是，什么高性能，以支持移动和HTTP2.0为主的开源RPC协议什么的。。。

我们直接开始java的小demo，我基于Intellij的iDE讲解，eclipse大体也差不多。

1. 首先第一步，新建一个基于gradle构建的java项目，如图

java整合tensorflow serving

然后点下一步，填写maven坐标什么的，按照自己实际情况填写就好了，最后点finish，一个gradle项目就建好了。

2.接着加入相关的依赖和插件

因为我们需要gRPC的支持所以需要加入grpc几个相关的依赖，还有一个protobuf的gradle插件，用于将proto的协议文件生成java源码。

编辑build.gradle 如下

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59

group 'com.xyz'
version '1.0-SNAPSHOT'

repositories {
mavenCentral()
}

buildscript {
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
classpath 'com.google.protobuf:protobuf-gradle-plugin:0.8.3'
}
}

apply plugin: 'java'

apply plugin: 'com.google.protobuf'

sourceCompatibility = 1.8

protobuf {
generatedFilesBaseDir = "$projectDir/src/"
sourceSets {
main {
proto {
// 除了默认的'src/main/proto'目录新增proto文件的方法
srcDir 'src/main/protobuf'
include '**/*.protodevel'
}
}
}
protoc {
// The artifact spec for the Protobuf Compiler
artifact = 'com.google.protobuf:protoc:3.0.0'
}
plugins {
grpc {
artifact = 'io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.0.0-pre2'
}
}
generateProtoTasks {
all()*.plugins {
grpc {}
}
}
}

dependencies {
compile 'com.google.protobuf:protobuf-java:3.0.0'
compile 'io.grpc:grpc-stub:1.0.0-pre2'
compile 'io.grpc:grpc-protobuf:1.0.0-pre2'
compile "io.grpc:grpc-netty:1.0.0-pre2"
if (JavaVersion.current().isJava9Compatible()) {
compile 'javax.annotation:javax.annotation-api:1.3.1'
}
testCompile 'junit:junit:4.12'
}

3.接着就是编写我们的服务协议定义的proto文件

在src/main/目录下新建一个proto目录，默认gradle-protobuf插件会自动处理这个目录下的proto文件，如果你想自己定义其他目录，就要像上面那个配置文件中那样，添加proto–srcDir的配置单元了，这里我起一个名字叫test_grpc.proto 内容如下

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

// Copyright 2015, gRPC Authors
// All rights reserved.
//
// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
// you may not use this file except in compliance with the License.
// You may obtain a copy of the License at
//
// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
//
// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
// See the License for the specific language governing permissions and
// limitations under the License.
syntax = "proto3";

option java_multiple_files = true;
option java_package = "io.grpc.examples";
option java_outer_classname = "TestGRPCProto";

package examples;

service TestService {
rpc ListPeople (Query) returns (People) {//无办法不传参数只能定义一个空消息传进去 ,我想这可能是也是一种防御性编程吧毕竟后面可能会用到参数

}

}

message Query {

}

message People {
string name = 1;
int32 age = 2;
}

就是简单的定义了一个叫TestService的服务，然后只有一个方法叫ListPeople，方法接收一个空的参数，但是gRPC不允许这种完全空的，只能通过自己定义个空消息实现，ListPeople返回一个People的对象，都是写死的，做个演示。

保存后，执行gradle build，或者其他触发编译的命令，protoc就会将刚才的proto文件生成对应的java代码，拷贝这些代码到我们的src/main/java目录，下面就可以开始编写服务代码了。

4.然后我们编写服务端

新建一个叫TestServer.java的源文件，主要的步骤就是首先写一个服务类继承刚才gRPC自动生成的那堆代码中的服务stub类，就是XXXImplBase类，其中的XXX就是你proto中定义的服务名，覆写里面的服务方法后，然后再写一个启动server的代码就ok了，具体如下图，作为demo可以直接拷贝

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62

package io.grpc.examples;

import io.grpc.Server;
import io.grpc.ServerBuilder;
import io.grpc.stub.StreamObserver;

import java.io.IOException;

public class TestServer {

private Server server;

private void start() throws IOException {
/* The port on which the server should run */
int port = 50051;
server = ServerBuilder.forPort(port)
.addService(new TestServiceImpl())
.build()
.start();
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() {
@Override
public void run() {
System.err.println("*** shutting down gRPC server since JVM is shutting down");
TestServer.this.stop();
System.err.println("*** server shut down");
}
});
}

private void stop() {
if (server != null) {
server.shutdown();
}
}

/**
* Await termination on the main thread since the grpc library uses daemon threads.
*/
private void blockUntilShutdown() throws InterruptedException {
if (server != null) {
server.awaitTermination();
}
}

/**
* Main launches the server from the command line.
*/
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
final TestServer server = new TestServer();
server.start();
server.blockUntilShutdown();
}

static class TestServiceImpl extends TestServiceGrpc.TestServiceImplBase {
@Override
public void listPeople(Query request, StreamObserver responseObserver) {
People people = People.newBuilder().setAge(11).setName("xiaozhang").build();
responseObserver.onNext(people);
responseObserver.onCompleted();
}
}
}

5.最后就是client端的调用代码了

新建一个类TestClient.java 拷贝以下代码，其中调用gRPC的服务client分为两种，一种是blocking的同步调用，一种是non-blocking的异步调用，代码的注释中有这块，可以参考。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36

package io.grpc.examples;

import io.grpc.ManagedChannel;
import io.grpc.ManagedChannelBuilder;
import io.grpc.stub.ServerCallStreamObserver;
import io.grpc.stub.StreamObserver;

public class TestClient {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("127.0.0.1",50051).usePlaintext(true).build();
TestServiceGrpc.TestServiceBlockingStub blockingStub = TestServiceGrpc.newBlockingStub(channel);
TestServiceGrpc.TestServiceStub ayncStub = TestServiceGrpc.newStub(channel);

//同步调用
System.out.println(blockingStub.listPeople(Query.newBuilder().build()));
//异步调用
ayncStub.listPeople(Query.newBuilder().build(), new StreamObserver(){
@Override
public void onNext(People value) {
System.out.println(value);
}

@Override
public void onError(Throwable t) {

}

@Override
public void onCompleted() {
System.out.println("finished");
}
});
System.out.println("异步调用不阻塞,所以这句先打印");
Thread.sleep(10);
}
}

最后启动server，再启动服务端就可以看到简单的效果了，时间仓促，有问题敬请留言。有了对java使用grpc的简单印象后，后面我们继续探讨整合tensorflow serving的方式。

深度学习资源整理，不断更新中

2017-12-08andy阅读(4598)

深度学习资源整理，不断更新中

基础知识：
线性代数

麻省理工公开课线性代数，网易版http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html
线性代数应用课程：Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications
链接: https://pan.baidu.com/s/1o7AXQrC 密码: 84yi
B站搬运工线性代数的本质-合集内容：01 – 向量究竟是什么 02 – 线性组合、张成的空间与基 03 – 矩阵与线性变换、04 – 矩阵乘法与线性变换复合、附注1 – 三维空间中的线性变换、05 – 行列式、06 – 逆矩阵、列空间与零空间、附注2 – 非方阵、07 – 点积与对偶性、08第一部分 – 叉积的标准介绍、08第二部分 – 以线性变换的眼光看叉积、09 – 基变换、10 – 特征向量与特征值、11 – 抽象向量空间地址https://www.bilibili.com/video/av6731067/

微积分

俄亥俄州立大学微积分基础 coursera https://www.coursera.org/learn/calculus1
数列与级数讲课老师说话非常有意思确切的说表情非常用力 https://www.bilibili.com/video/av1354315

概率论

台大概率课程链接: http://pan.baidu.com/s/1mis8w8C 密码: gqun

python编程基础

Learn to Program: The Fundamentals
链接: http://pan.baidu.com/s/1eSlZbR8 密码: fwr6

神经网络

Andrew Ng (吴恩达)深度学习专项课程 coursera链接网易云课堂字幕版链接
深度学习三巨头之一Geoffrey Hinton 大神的面向机器学习的神经网络（Neural Networks for Machine Learning）
https://www.coursera.org/learn/neural-networks?siteID=PYQagbz7Hd0-MeOm9SQ6gC2NixSjmgOkBw&utm_content=2&utm_medium=partners&utm_source=linkshare&utm_campaign=PYQagbz7Hd0
这门比吴恩达的要难一些但是没有作业只有小测
Udacity优达学城的深度学习免费课程来自google 主要基于tensorflow的应用 https://cn.udacity.com/course/deep-learning–ud730

中文的

台大李宏毅老师深度学习课程
课程主页：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html
课程视频Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPMxPbjeX7PicgWbY7F8wW9
B站搬运深度学习课程视频: https://www.bilibili.com/video/av9770302/
台大美女老师陈缊侬老师深度学习应用课程：Applied Deep Learning / Machine Learning and Having It Deep and Structured

16年课程主页，有Slides等相关资料：https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f105-adl/index.html
17年课程主页，资料正在陆续放出：https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/
Youtube视频，目前没有playlist，可以关注其官方号放出的视频：https://www.youtube.com/channel/UCyB2RBqKbxDPGCs1PokeUiA/videos

特别推荐

莫烦Python及机器学习教程这个特别适合入门，内容深度虽然很浅，但是比较通俗易懂，也算包罗万象，而且小哥哥的声音非常甜美哈哈传送门http://morvanzhou.github.io/

如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题

如何解决在WSL系统中tail -f windows文件内容不能实时刷新的问题

CentOS安装TensorRT指南

关于SBT你需要知道的那些事

关于SBT你需要知道的那些事

SBT常识

如何解决SBT在国内太慢的问题

SBT如何添加依赖

SBT如何添加本地依赖

SBT如何打印依赖树

由于本人也是刚开始使用sbt 遇到的问题还比较少 所以此文会继续保持更新

java通过gRPC整合tensorflow serving——gRPC java入门例子

java通过gRPC整合tensorflow serving——gRPC java入门例子

1. 首先第一步，新建一个基于gradle构建的java项目，如图

2.接着加入相关的依赖和插件

3.接着 就是编写我们的服务协议定义的proto文件

4.然后我们编写服务端

5.最后就是client端的调用代码了

深度学习资源整理，不断更新中

深度学习资源整理，不断更新中

基础知识： 线性代数

微积分

概率论

python编程基础

神经网络

特别推荐

由于本人也是刚开始使用sbt 遇到的问题还比较少所以此文会继续保持更新

3.接着就是编写我们的服务协议定义的proto文件

基础知识：
线性代数