Docker 1.9添加了命名卷,所以我......
docker volume create --name postgres-data
docker volume ls
我明白了
local postgres-data
到目前为止都很好..
那么如何查看指定卷中的内容？有没有办法在主机系统上cd到它.就像我可以为挂载的主机目录？
我正在实现我自己的迭代器。tqdm 不显示进度条，因为它不知道列表中元素的总数。我不想使用“total=”，因为它看起来很丑。相反，我更愿意在我的迭代器中添加一些 tqdm 可以用来计算总数的东西。
class Batches:
def __init__(self, batches, target_input):
self.batches = batches
self.pos = 0
self.target_input = target_input
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.pos < len(self.batches):
minibatch = self.batches[self.pos]
target = minibatch[:, :, self.target_input]
self.pos += 1
return minibatch, target
else:
raise StopIteration
def __len__(self):
return self.batches.len()
这甚至可能吗？在上面的代码中添加什么...
使用 tqdm 如下所示..
for minibatch, target in tqdm(Batches(test, target_input)):
output = lstm(minibatch)
loss = criterion(output, target)
writer.add_scalar('loss', loss, tensorboard_step)
我在AI项目上使用Redis。
这个想法是让多个环境模拟器在许多cpu内核上运行策略。模拟器将体验（状态/操作/奖励元组列表）写入Redis服务器（重播缓冲区）。然后，培训过程将经验作为数据集读取以生成新策略。将新策略部署到模拟器，删除先前运行的数据，然后继续该过程。
大部分经验都记录在“状态”中。通常将其表示为尺寸为80 x 80的大型numpy数组。模拟器会以cpu允许的最快速度生成它们。
为此，是否有人有最好的/最快/最简单的方法来编写大量的numpy数组来进行redis的构想或经验。这些都在同一台计算机上，但是以后可以在一组云服务器上。代码示例欢迎！
我正在写一个job-dsl种子作业。种子作业需要能够从github.com或从我公司的github企业服务器中生成。我想保留一份工作，而不是两份。
在每种情况下，我都希望詹金斯获得认证。为此，我将凭据硬编码到了脚本中。但是我对此不满意。我希望在种子作业上添加一个Credentials参数。
问题是，Creds参数似乎将ENV变量添加到包含USERID / PASSWORD的脚本中。 http://steve-jansen.github.io/blog/2014/12/16/parsing-jenkins-secrets-in-a-shell-script/
但是，git jobdsl似乎需要凭据ID，而不是USERID / PASSWORD。
如何解决这种僵局？
scm {
git {
remote {
name('origin')
url(repo)
credentials(myCredential)
}
branch('master')
}
}