배경이 너무 가짜입니다. AI를 사용하여 자동으로 합성한 것입니다.
안녕하세요 여러분.
며칠 전 아래 영상 다들 보셨나요?
블로거는 원래 그의 배경이 진짜임을 증명하고 싶었지만 네티즌들은 "가짜에 맞서 싸우기" 위해 그를 조롱하고 그의 배경을 다양한 배경으로 바꿨습니다.
오늘도 우리는 재미에 동참하고 AI 기술을 사용하여 배경을 자동으로 교체합니다.
아이디어는 어렵지 않습니다. 먼저 원본 영상에서 문자를 분리한 다음 분리된 문자를 새 배경 영상에 "붙여넣기"합니다.
비디오에서 사람을 분류하는 데 사용되는 핵심 기술은 컴퓨터 비전의 인스턴스 분할입니다. 이전 기사에서 대상 감지 기술을 소개했습니다. 예를 들어 얼굴 감지
대상 감지는 감지된 대상의 상자 주석입니다. 상대적으로 쉽습니다. 인스턴스 분할은 각 픽셀을 분류해야 하고 객체의 윤곽선을 정확하게 그려야 하기 때문에 더 섬세한 작업입니다.
오늘은 인스턴스 분할을 위해 detectorron2를 사용합니다. 이는 Facebook AI 연구소의 오픈 소스 프로젝트입니다.
1. 설치
Detectron2는 Linux 및 macOS 시스템에 대한 설치를 지원합니다. Linux는 pip를 통해 직접 설치할 수 있지만, Mac은 소스 코드 컴파일을 통해서만 설치하는 것이 좋습니다. .
GPU 및 CPU 작동을 지원합니다. 저는 3090 그래픽 카드, CUDA11.1 및 Pytorch1.8을 사용하고 있습니다.
2. 실행
공식 사전 학습 모델을 사용하여 이미지에 대한 인스턴스 분할을 수행합니다.
2.1 모델 구성 파일 로드
<span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">from</span> detectron2<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.config</span> import get_cfg<br><span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">from</span> detectron2 import model_zoo<br><br>cfg <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> get_cfg<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br>model_cfg_file <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> model_zoo<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.get_config_file</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(102, 153, 0); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">'COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml'</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br>cfg<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.merge_from_file</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>model_cfg_file<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span>
COCO-InstanceSegmentation은 coco 데이터 세트로 훈련된 인스턴스 분할 모델을 나타냅니다.
mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml은 모델 학습에 사용되는 구성 정보입니다.
아래 그림에서 볼 수 있듯이, detectorron2는 인스턴스 분할 모델을 제공하는 것 외에도 대상 감지, 핵심 포인트 감지 및 기타 모델도 제공하는데 이는 매우 포괄적입니다.
2.2 모델 로딩
model_weight_url <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> model_zoo<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.get_checkpoint_url</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(102, 153, 0); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">'COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml'</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br>cfg<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.MODEL</span><span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.WEIGHTS</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> model_weight_url
mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml 파일은 사전 훈련된 모델의 URL을 저장합니다. 인스턴스 분할을 수행할 때 프로그램은 URL에서 로컬로 모델을 자동으로 다운로드합니다. 저장 위치는
단, 프로그램의 자동 다운로드 방식이 느릴 수 있으니, 이때 Thunder를 이용하여 모델 파일을 직접 다운로드하여 해당 경로에 넣어두시면 됩니다.
2.3 인스턴스 분할
먼저 그림을 읽어보세요. 그림 크기는 480*640입니다.
img <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> cv2<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.imread</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(102, 153, 0); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">'./000000439715.jpg'</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span>
DefaultPredictor 개체를 인스턴스화합니다.
<span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">from</span> detectron2<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.engine</span> import DefaultPredictor<br>predictor <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> DefaultPredictor<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>cfg<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span>
이미지에서 인스턴스 분할 수행
out <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> predictor<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>img<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span>
out변수에는 분할된 각 대상의 카테고리 ID, 감지 프레임 및 대상 마스크가 저장됩니다.
out["instances"].pred_classes대상의 카테고리 ID를 가져옵니다
여기에서 총 15개의 대상이 감지되었습니다. 카테고리 ID와 카테고리 이름 간의 매핑 관계는 구성 파일에서 확인할 수 있습니다. 그 중 0은 사람을 나타내고 17은 말을 나타냅니다.
out["instances"].pred_masks대상의 마스크를 가져옵니다. 단일 대상의 마스크를 가져와서 그 용도를 연구해 보겠습니다.
값이 Boolean 타입이고, 모양도 이미지와 같은 크기임을 알 수 있습니다.
所以，遮罩是实例分割的结果，里面每个元素对应배경이 너무 가짜입니다. AI를 사용하여 자동으로 합성한 것입니다.一个像素，取值为True代表该像素是检测出来的目标像素。
因此，我们可以通过遮罩给目标加上一层不透明度，从而把目标精确标注出来。
<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">img_copy</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">img</span><span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.</span><span style="color: rgb(153, 0, 85); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">copy</span>()<br><br><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">alpha</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span><span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.8</span><br><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">color</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">np</span><span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.</span><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">array</span>([<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span>, <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">255</span>, <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span>])<br><br><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">img_copy</span>[<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">mask</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">></span> <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span>, :] <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">img_copy</span>[<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">mask</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">></span> <span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">0</span>, :] <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">*</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">alpha</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">+</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">color</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">*</span> (<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">1</span><span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">-</span><span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">alpha</span>)
上述给目标加上一层绿色的不透明度，效果如下：
可以看到，骑在马上的人已经被标注出来了。
3. 自动合成背景
有了上面的基础，我们就很容易合成视频了。
读取原视频每一帧中将人物分割出来，将分割出来的人物直接覆盖到新背景视频中对应的帧即可。
核心代码：
# 读取原视频<br>ret<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> frame_src <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> cap<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.read</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br><br># 读取新背景视频<br>ret<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> frame_bg <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> cap_bg<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.read</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br># 调整背景尺寸跟原视频一样<br>frame_bg <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> cv2<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.resize</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>frame_bg<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> sz<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br><br># 分割原视频人物<br>person_mask <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> instance_seg<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.predict</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">(</span>frame_src<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">)</span><br># 合成<br>frame_bg<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">[</span>person_mask<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">:</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">]</span> <span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">=</span> frame_src<span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">[</span>person_mask<span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">,</span> <span style="color: rgb(89, 89, 89); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">:</span><span style="color: rgb(153, 153, 119); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">]</span>
위 내용은 배경이 너무 가짜입니다. AI를 사용하여 자동으로 합성한 것입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Centos HDFS 구성을 확인하는 방법
Apr 14, 2025 pm 07:21 PM
CentOS 시스템에서 HDFS 구성 확인에 대한 완전한 안내서이 기사에서는 CentOS 시스템에서 HDF의 구성 및 실행 상태를 효과적으로 확인하는 방법을 안내합니다. 다음 단계는 HDF의 설정 및 작동을 완전히 이해하는 데 도움이됩니다. Hadoop 환경 변수 확인 : 먼저 Hadoop 환경 변수가 올바르게 설정되어 있는지 확인하십시오. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 Hadoop이 올바르게 설치되고 구성되었는지 확인하십시오. Hadoopversion Check HDFS 구성 파일 : HDFS의 Core 구성 파일은/etc/hadoop/conf/directory에 있으며 Core-Site.xml 및 HDFS-Site.xml이 중요합니다. 사용
Centos Shutdown 명령 줄
Apr 14, 2025 pm 09:12 PM
CentOS 종료 명령은 종료이며 구문은 종료 [옵션] 시간 [정보]입니다. 옵션은 다음과 같습니다. -H 시스템 중지 즉시 옵션; -P 종료 후 전원을 끕니다. -R 다시 시작; -대기 시간. 시간은 즉시 (현재), 분 (분) 또는 특정 시간 (HH : MM)으로 지정할 수 있습니다. 추가 정보는 시스템 메시지에 표시 될 수 있습니다.
Centos에서 Gitlab의 백업 방법은 무엇입니까?
Apr 14, 2025 pm 05:33 PM
CentOS 시스템 하에서 Gitlab의 백업 및 복구 정책 데이터 보안 및 복구 가능성을 보장하기 위해 CentOS의 Gitlab은 다양한 백업 방법을 제공합니다. 이 기사는 완전한 GITLAB 백업 및 복구 전략을 설정하는 데 도움이되는 몇 가지 일반적인 백업 방법, 구성 매개 변수 및 복구 프로세스를 자세히 소개합니다. 1. 수동 백업 gitlab-rakegitlab : 백업 : 명령을 작성하여 수동 백업을 실행하십시오. 이 명령은 gitlab 저장소, 데이터베이스, 사용자, 사용자 그룹, 키 및 권한과 같은 주요 정보를 백업합니다. 기본 백업 파일은/var/opt/gitlab/backups 디렉토리에 저장됩니다. /etc /gitlab을 수정할 수 있습니다
Centos 설치 MySQL
Apr 14, 2025 pm 08:09 PM
Centos에 MySQL을 설치하려면 다음 단계가 필요합니다. 적절한 MySQL Yum 소스 추가. mysql 서버를 설치하려면 yum install mysql-server 명령을 실행하십시오. mysql_secure_installation 명령을 사용하여 루트 사용자 비밀번호 설정과 같은 보안 설정을 작성하십시오. 필요에 따라 MySQL 구성 파일을 사용자 정의하십시오. MySQL 매개 변수를 조정하고 성능을 위해 데이터베이스를 최적화하십시오.
Centos에서 Gitlab 로그를 보는 방법
Apr 14, 2025 pm 06:18 PM
Centos 시스템에서 Gitlab 로그를보기위한 완전한 안내서이 기사에서는 메인 로그, 예외 로그 및 기타 관련 로그를 포함한 CentOS 시스템에서 다양한 Gitlab 로그를 보는 방법을 안내합니다. 로그 파일 경로는 Gitlab 버전 및 설치 방법에 따라 다를 수 있습니다. 다음 경로가 존재하지 않으면 GitLab 설치 디렉토리 및 구성 파일을 확인하십시오. 1. 기본 gitlab 로그보기 다음 명령을 사용하여 Gitlabrails 응용 프로그램의 기본 로그 파일을 보려면 다음 명령 : 명령 : sudocat/var/log/gitlab/gitlab-rails/production.log이 명령은 제품을 표시합니다.
Centos에서 Pytorch의 분산 교육을 운영하는 방법
Apr 14, 2025 pm 06:36 PM
CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소
Docker 원리에 대한 자세한 설명
Apr 14, 2025 pm 11:57 PM
Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.
Centos에서 Pytorch에 대한 GPU 지원은 어떻습니까?
Apr 14, 2025 pm 06:48 PM
CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :
