from tensorflow.python import pywrap_tensorflowimport os checkpoint_path=os.path.join('output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default/res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt')reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)var_to_
以下面的计算力图说明 节点相关常用命令 在终端中查看项目中有哪些节点命令:rosnode list 有了节点信息想要查看节点中到底发布订阅了哪些话题,作为服务端服务类型或者作为客户端需要的服务类型以上面的第一个节点为例命令:rosnode info + 节点名 话题相关常用命令 在终端中查看项目中有哪些话题命令: rostopic list 查看话题的订阅端和发布端节点,以及话题的消息类型命令 : rostopic info + 话题名称 也可以单独查看消息类型 根据上面命令得到了话题的消息类型
Linux inode节点 inode查看命令 stat 功能:列出文件大小,文件所占的块数,块的大小,主设备号和次设备号,inode number,链接数,访问权限,uid,gid,atime,mtime,ctime ruanyang@ruanyang-HP-ProDesk-680-G2-MT:~$ stat go 文件:"go" 大小:3657 块:8 IO 块:4096 普通文件 设备:802h/2050d Inode:13137033 硬链接:1 权限:(0775/-rwxrw
查看单个NUMA节点的内存大小: Hyper-V VM VID NUMA节点\PageCount:83769708376970*4k/1024/1024=32GB Hyper-V VM VID NUMA节点\Processor Count:12 (该NUMA节点上共有12C,一个NUMA节点对应一颗物理CPU,一颗物理CPU的核心数即为NUMA节点的CPU核心数量) 一个NUMA节点一共是8376970个分页,每个分页的大小是4KB,所以一个NUMA节点对应的是32GB内存,如果单个节点上的内存
1.查看计算节点 #查看所有计算节点 [root@open-control01 ~]# nova service-list+----+------------------+--------------------+----------+---------+-------+----------------------------+-----------------+| Id | Binary | Host | Zone | Status |