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linux服务器+pytorch实验环境配置常用命令行指令


1.激活anaconda环境:激活+环境名。

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source activate pytorch_wzy

2.打错名字无所谓,会给提示,命令如下,查询所有anaconda环境:

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conda info --envs

3.进入某个python:直接打,如果不是的话版本号详细些,形如:

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python 3.6

4.退出python环境(退出其他的环境大概也适用):

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quit()

或者键盘直接ctrl+D

5.用pip安装东西:如下,安装opencv (import cv2) :

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pip install opencv-python

举例是:opencv在pycharm中好像不能安装,否则直接用pycharm下载美滋滋。

*注意先进入特定的conda环境下再安装,我装了好几个opencv,然后发现装到root下了。

6.pip自身版本更新:

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python -m pip install --upgrade pip

7.查看GPU使用情况:

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nvidia-smi 

更详细的有很多博客,暂时用不到。

实时查看:如下10秒刷新一次。该状态一直运行

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watch -n 10 nvidia-smi

8.某些包调回旧版本:刚刚训练时遇到UserWarning: Anti-aliasing will be enabled by default in skimage 0.15,查了查需要卸载新版本scikit-image.

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pip uninstall scikit-image
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pip install scikit-image==0.13.0

*一行一打,不要着急

9.查看进程和kill进程

查看进程/查看并筛选:

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ps -ef
1
ps -ef|grep wzy

删除进程:

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kill (ssid)
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kill -9强制退出

10.查看文件大小并从大到小排序:

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du -sh * | sort -nr 

11.快速远程传输文件夹(linux镜像备份):

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rsync -av <dir_path + dir_name> wzy@xxx.xxx.xxx.xx(new_path):<new_dir_path>

*注意:文件夹会整个copy到新文件夹下,不要在新文件夹带文件名,会嵌套


12.ssh服务器命令行直接运行程序:

激活环境,再运行程序

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python train.py

nohup指令:使程序关闭ssh窗口不停止运行:

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nohup python train.py 1>nohup_train.out 2>err_train.out

ctrl+c不断线:后面加&,和nohup可叠加使用(不推荐)

-------------这么快就看完啦^ω^谢谢阅读哟-------------