列出所有的環(huán)境(3種方法)

conda env list conda info --envs conda info -e

創(chuàng)建虛擬環(huán)境(默認anaconda3/envs路徑)

conda create -n megumi python=3.8.5 #megumi為環(huán)境名稱,#3.8.5是安裝python的版本

激活環(huán)境(2種方法)

source activate 環(huán)境名 conda activate 環(huán)境名

退出環(huán)境

source deactivate 環(huán)境名 #也可以不加環(huán)境名 conda deactivate 環(huán)境名

刪除虛擬環(huán)境操作

conda remove -n 環(huán)境名 --all

重命名虛擬環(huán)境名字

conda create -n eriri --clone megumi #先將megumi復制一份叫做eriri conda remove -n megumi --all #再將megumi刪掉

更改命令行默認激活的虛擬環(huán)境

修改~/.bashrc文件，在文件內容最后添加：

conda activate megumi #megumi是以后mobaxterm啟動時命令行默認進入的環(huán)境

查看GPU使用情況(2種方法)

#1.install安裝一個gpu的檢測插件gpustat gpustat #顯示各個GPU誰在跑代碼 #2 nvidia-smi #查看GPU使用情況 nvcc -V #查看官方cuda的運行api版本 top -p PID號 #查詢具體的顯卡是誰在跑,PID號由上一個指令的結果里找到

Pytorch使用指定的GPU跑代碼

1.直接在終端中設定

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python xxx.py

2.在代碼中設定

import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"

常用操作

ps -u或者ps -ux #查找進程情況(需調度其他硬盤資源,所以顯示不會有一條) conda list #看當前環(huán)境所安裝的包nvidia-smi #查看GPU使用情況 rm -rf ~/anaconda #卸載anaconda df -h #檢查空間(磁盤使用情況) ifconfig #查看服務器ip地址和數(shù)據(jù)傳輸ip地址 tensorboard --logdir=runs/eriri --host=127.0.0.1 #使用tensorboard可視化,runs/eriri為相對路徑名 unzip zipped_file.zip #進入壓縮包所在目錄，解壓到該目錄 unzip zipped_file.zip -d /DATA/wanghongzhi/hdata1/val/ #解壓壓縮包，解壓到指定的目錄 lspci #查看設備信息 gpustat -cpu #可以看到使用的顯卡，并且還可以看到程序名及進程PID ps aux|grep username #查找某個用戶或某個運行文件名所使用進程的信息(包括PID) kill -s 9 PID #殺掉正在運行的程序，PID為其進程號 conda clean --all #清除不用的安裝包緩存(防止安裝中斷后重新安裝出問題)

其他問題

安裝anaconda后無法使用conda或pip

添加下列命令到一個隱藏文件(.bashrc)的最后一行，以后每次啟動終端都會執(zhí)行下面命令，就可以用conda了

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

之后執(zhí)行下面命令重啟環(huán)境變量即可：

source ~/.bashrc 創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Mobaxterm常用的指令(基于linux)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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