PVE环境KVM虚拟机直通技术的钩子脚本

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资源摘要信息:"PVE下KVM虚拟机直通钩子脚本_pvevm-hooks.zip" 知识点详细说明: 1. Proxmox VE(PVE)概述: Proxmox VE(Proxmox Virtual Environment)是一个开源的服务器虚拟化管理平台,它基于Debian Linux开发,能够提供虚拟机和容器的管理。PVE利用KVM(Kernel-based Virtual Machine)作为虚拟化技术实现虚拟机的创建和管理。此外,PVE还集成了LXC容器管理,为用户提供了一站式的虚拟化解决方案。PVE的管理界面包括图形用户界面(GUI)和命令行界面(CLI),可以方便地进行虚拟机的部署、监控和维护。 2. KVM(Kernel-based Virtual Machine): KVM是一种开源的虚拟化技术,它允许Linux操作系统通过内核模块变成一个虚拟机监视器。KVM支持x86、x86_64和部分ARM架构,并且支持全虚拟化和半虚拟化。KVM虚拟机可以使用QEMU进行管理。在PVE环境中,KVM用来创建和管理虚拟机,使得可以在宿主机上运行多个具有独立硬件资源的虚拟系统。 3. 虚拟机直通(Passthrough): 虚拟机直通是一种高级的虚拟化技术,它允许虚拟机直接访问特定的硬件资源,如GPU、网络接口卡(NIC)、存储控制器等。通过直通技术,虚拟机可以获得接近物理机的性能,特别适合高性能计算、游戏和服务器虚拟化的场景。在PVE环境下,使用直通技术可以让虚拟机访问物理硬件设备,从而提高虚拟机运行效率和应用性能。 4. 钩子脚本(Hook Script): 钩子脚本是在特定事件发生时自动执行的脚本,常用于自动化执行特定任务。在PVE环境中,钩子脚本通常放置在/pve/qemu-server目录下,当虚拟机生命周期内的特定事件(例如虚拟机的启动、停止、迁移、配置修改等)发生时,PVE会执行这些脚本。钩子脚本可以是Shell脚本、Perl脚本等,它们可以用于日志记录、执行自定义配置命令或任何其他自动化任务。 5. 文件内容分析: 由于提供的文件是压缩包,且仅包含名为“pvevm-hooks-main”的文件,我们无法获取压缩包内部的具体脚本内容。但根据文件的名称和上下文可以推断,该压缩包中包含了用于在Proxmox VE环境下KVM虚拟机直通的钩子脚本。这些脚本可能涉及虚拟机的创建、启动、停止以及设备直通配置的自动化管理。 6. 应用场景: 在实际应用中,使用这些钩子脚本可以大大简化虚拟机的部署和维护工作。例如,当需要为特定虚拟机配置GPU直通时,可以在虚拟机创建或启动时自动运行配置脚本,自动完成直通设备的绑定和配置。这对于数据中心管理员或者需要频繁搭建测试环境的开发者来说,可以节省大量的时间,提高工作效率。 总结: PVE下KVM虚拟机直通钩子脚本_pvevm-hooks.zip提供了一种自动化管理PVE环境中KVM虚拟机直通的方法。通过使用钩子脚本,在特定的虚拟机生命周期事件发生时可以执行自定义的自动化任务,从而简化虚拟机的管理流程。虚拟机直通技术让虚拟机能够直接访问物理硬件,这在追求高性能和专业应用场景中具有重要意义。对PVE和KVM有一定了解的用户可以根据自身需求,修改和应用这些钩子脚本,以提高虚拟化环境的性能和管理效率。
2023-06-10 上传

pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错:RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

2023-06-10 上传