调整kernel log显示

要调整kernel log的显示，可以使用以下命令：

sudo dmesg --clear

该命令可以清除当前的kernel log。然后，您可以使用以下命令来调整kernel log的显示级别：

sudo dmesg -n <level>

其中，`<level>`可以是以下之一：

- `0`：不显示任何消息。
- `1`：显示emergency消息。
- `2`：显示alert和emergency消息。
- `3`：显示critical、alert和emergency消息。
- `4`：显示error、critical、alert和emergency消息。
- `5`：显示warning、error、critical、alert和emergency消息。
- `6`：显示notice、warning、error、critical、alert和emergency消息。
- `7`：显示debug、notice、warning、error、critical、alert和emergency消息。

例如，如果您想只显示error及以上级别的消息，可以使用以下命令：

sudo dmesg -n 4

相关问题

-- 一个 ID 为 19 的新会话已为用户 root 建立。 -- -- 该会话的首进程为 2221644。 7月 14 10:24:11 QAQ systemd[1]: Started Session 19 of user root. -- Subject: session-19.scope 单元已结束启动 -- Defined-By: systemd -- Support: https://access.redhat.com/support -- -- session-19.scope 单元已结束启动。 -- -- 启动结果为“done”。 7月 14 10:24:11 QAQ sshd[2221644]: pam_unix(sshd:session): session opened for user root by (uid=0) 7月 14 10:25:01 QAQ CROND[2224034]: (root) CMD (flock -xn "/var/log/oneav/cron.lock" -c '/opt/threatbook/OneAV/oneav/script/install/oneav_service_monitor.sh') 7月 14 10:25:20 QAQ kernel: device eth0 entered promiscuous mode 7月 14 10:25:26 QAQ kernel: device eth0 left promiscuous mode 7月 14 10:26:23 QAQ sudo[2227882]: root : TTY=pts/0 ; PWD=/root ; USER=root ; COMMAND=/bin/tail -n 50 /var/log/mysql/error.log 7月 14 10:26:23 QAQ sudo[2227882]: pam_systemd(sudo:session): Cannot create session: Already running in a session or user slice 7月 14 10:26:23 QAQ sudo[2227882]: pam_unix(sudo:session): session opened for user root by root(uid=0) 7月 14 10:26:23 QAQ sudo[2227882]: pam_unix(sudo:session): session closed for user root lines 2357-2375/2375 (END)

根据提供的日志信息，我看到您使用 `tail` 命令查看了 `/var/log/mysql/error.log` 文件的最后 50 行，并显示了部分输出。

若要修改日志文件的显示行数，您可以通过调整 `tail` 命令的参数来实现。例如，如果您只想显示最后 10 行，可以使用以下命令：

tail -n 10 /var/log/mysql/error.log

这将显示 `/var/log/mysql/error.log` 文件的最后 10 行。

请注意，根据给出的日志输出，您已经成功查看了文件的最后 50 行。如果您有其他问题或需要其他帮助，请告诉我。

利用pytorch平台实现数字图像识别任务。 1、 获取数字图像数据集（用Minist数据集）； 2、 搭建深度卷积神经网络； 3、 定义各种超参数，损失函数以及优化算法； 4、 网络训练； 5、 性能测试。（测试10张测试集中的图片，画出测试图片，显示每张图片的预测值和真实值，并打印准确率）。你只需写出一个main.py代码即可，注意要用中文写注释，打印文字也要使用中文，注释全面一点。

很高兴回答您的问题。根据您的要求，我为您编写了一个利用PyTorch平台实现数字图像识别任务的main.py代码，如下所示：

# 导入所需的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将图像转换为Tensor
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 标准化图像
])

# 下载并加载训练数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)

# 加载测试数据集
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)

# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定义深度卷积神经网络
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, padding=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, padding=2)
        self.fc1 = nn.Linear(7*7*64, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 7*7*64)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.dropout(x, training=self.training)
        x = self.fc2(x)
        return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

# 创建模型
model = ConvNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.requires_grad_()
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('准确率: {:.2f}%'.format(100 * correct / total))

    # 画出测试图片并显示预测值和真实值
    fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 5))
    axes = axes.flatten()
    for i in range(10):
        img = images[i].numpy().squeeze()
        axes[i].imshow(img, cmap='gray')
        axes[i].set_title('预测值: {}, 真实值: {}'.format(predicted[i].item(), labels[i].item()))
        axes[i].axis('off')
    plt.show()

注释已经尽量详细了，其中包括数据集的下载、数据转换、模型的定义、损失函数和优化器的选择、模型的训练、模型的测试以及画出测试图片并显示预测值和真实值等步骤。您可以根据实际情况对其进行修改和调整。