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nvidia-smi 在 Windows 中的命令提示符 (CMD) 中执行返回以下错误

C:\Users>nvidia-smi
'nvidia-smi' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file.

它位于哪里？CUDA 已经安装。

我试图运行一个名为api.py. 在此文件中，我正在加载使用 PyTorch 构建和训练的深度学习模型的 pickle 文件。

api.py \napi.py下面给出的函数是最重要的函数。

def load_model_weights(model_architecture, weights_path):\n  if os.path.isfile(weights_path):\n      cherrypy.log("CHERRYPYLOG Loading model from: {}".format(weights_path))\n      model_architecture.load_state_dict(torch.load(weights_path))\n  else:\n      raise ValueError("Path not found {}".format(weights_path))\n\n        \ndef load_recommender(vector_dim, hidden, activation, dropout, weights_path):\n\n    rencoder_api = model.AutoEncoder(layer_sizes=[vector_dim] + [int(l) for l in hidden.split(\',\')],\n                               nl_type=activation,\n                               is_constrained=False,\n                               dp_drop_prob=dropout,\n                               last_layer_activations=False)\n    load_model_weights(rencoder_api, weights_path) \n    rencoder_api.eval()\n    rencoder_api = rencoder_api.cuda()\n    return rencoder_api\n

目录结构

def load_model_weights(model_architecture, weights_path):\n  if os.path.isfile(weights_path):\n      cherrypy.log("CHERRYPYLOG Loading model from: {}".format(weights_path))\n      model_architecture.load_state_dict(torch.load(weights_path))\n  else:\n      raise ValueError("Path not found {}".format(weights_path))\n\n        \ndef …

如何container port从不同targetports在Kubernetes容器？它们是否可以互换使用，如果可以，为什么？

我遇到了下面的代码片段，其中containerPort用于表示portKubernetes 中的 pod。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: postgres-deployment
  labels:
    app: demo-voting-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      name: postgres-pod
      app: demo-voting-app
  template:
    metadata:
      name: postgres-pod
      labels:
        name: postgres-pod
        app: demo-voting-app

    spec:
      containers:
      - name: postgres
        image: postgres:9.4
        ports:
        - containerPort: 5432
        

在上面的代码片段中，他们为containerPort参数提供了 5432 （在最后一行）。那么，这containerPort与targetport?

据我所知，该术语port泛指port上service（Kubernetes）。如果我不正确，请纠正我。

我刚刚开始使用 Apache Spark。当我尝试 RDD 一个文件时，我得到了

error :
Value Textfile not a member of org.apache.spark.SparkContext. 

这是我输入的内容：

val data1 = sc.textfile("README.md")

我有带有 Spark 的AmazonEMR。

有人可以澄清 RDD Lineage 和 DAG（直接非循环图）之间的区别和相似之处吗？