만약 아래와 같은 파일이 있다고 봅시다~
4alexnet_256_nccl.txt 4inception3_256_nccl.txt 4resnet152_256_nccl.txt 4resnet50_256_nccl.txt 4vgg16_256_nccl.txt
4alexnet_256.txt 4inception3_256.txt 4resnet152_256.txt 4resnet50_256.txt 4vgg16_256.txt
# cat 4alexnet_256.txt
TensorFlow: 1.12
Model: alexnet
Dataset: imagenet (synthetic)
Mode: training
SingleSess: False
Batch size: 2048 global
512 per device
Num batches: 100
Num epochs: 0.16
Devices: ['/gpu:0', '/gpu:1', '/gpu:2', '/gpu:3']
NUMA bind: False
Data format: NCHW
Optimizer: sgd
Variables: parameter_server
==========
Generating training model
Initializing graph
Running warm up
Done warm up
Step Img/sec total_loss
1 images/sec: 8199.7 +/- 0.0 (jitter = 0.0) nan
10 images/sec: 8195.5 +/- 3.6 (jitter = 10.1) nan
20 images/sec: 8208.8 +/- 11.1 (jitter = 10.5) nan
30 images/sec: 8198.4 +/- 9.5 (jitter = 14.9) nan
40 images/sec: 8201.5 +/- 7.4 (jitter = 11.1) nan
50 images/sec: 8202.2 +/- 6.0 (jitter = 10.5) nan
60 images/sec: 8199.5 +/- 5.7 (jitter = 12.2) nan
70 images/sec: 8198.6 +/- 5.0 (jitter = 12.8) nan
80 images/sec: 8200.2 +/- 5.1 (jitter = 12.9) nan
90 images/sec: 8198.4 +/- 4.6 (jitter = 13.2) nan
100 images/sec: 8198.1 +/- 4.1 (jitter = 11.6) nan
----------------------------------------------------------------
total images/sec: 8195.06
우리는 위에 파일에서 model이라는 항목만 보고 싶을때 아래와 같은 명령어를 사용합니다.
# cat 4alexnet_256.txt |grep -i model
(여기서 i는 대소문자 구분짓지 않겠다)
Model: alexnet
Generating training model
만약 내가 필요한 목록은 model과 total images/sec 값이 필요 하다고 하면 어떤 명령어를 사용해야 할까요??
http://bahndal.egloos.com/418681
(A or B) A 또는 B가 포함된 행을 찾으려면 A와 B를 파이프(|) 기호로 연결하면 된다. 연산자로 인식하도록 역슬래시(\)를 붙여준다.
ex) cat file.txt | grep "A\|B"
위에 설명 처럼 사용하게 되면 아래와 같은 원하는 값을 필터 할 수 있게 됩니다~
# cat 4alexnet_256.txt |grep "Model\|total images/sec"
Model: alexnet
total images/sec: 6948.38
4alexnet_256_nccl.txt 4inception3_256_nccl.txt 4resnet152_256_nccl.txt 4resnet50_256_nccl.txt 4vgg16_256_nccl.txt
4alexnet_256.txt 4inception3_256.txt 4resnet152_256.txt 4resnet50_256.txt 4vgg16_256.txt
# cat *256.txt |grep "Model\|total images/sec"
Model: alexnet
total images/sec: 3021.13
Model: inception3
total images/sec: 451.22
Model: resnet152
total images/sec: 290.06
Model: resnet50
total images/sec: 667.56
Model: vgg16
total images/sec: 419.23
이렇게 파이프 | 와 역슬래시\를 이용하여 내가 원하는 정보를 추출하여 볼 수 있다.
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