随笔分类 - 常用的命令
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摘要：1、查看每个用户的磁盘占用量 #参考du -sh 目录 sudo du -sh /home/* 2、查看当前用户或当前文件夹总磁盘占用量 du -sh 3、查看当前文件夹下每个子文件夹磁盘占用量 du -sh * 4、清理不必要的内存（文件夹） rm -rf 文件夹名称
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摘要：1、查看gpu使用情况 nvidia-smi 2、根据PID查看哪个用户占用GPU ps -f -p 2508841 其中： UID：UID表示用户ID，即当前占用gpu的用户。 PID：表示进程号。 PPID：表示父进程号。 TIME：表示执行时间。 CMD：表示执行命令。 （1）静态查看进程 p
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摘要：直接在Jupyter Notebook的Cell中执行命令行命令只需在需要执行的命令之前加上【!】 例如： ！pip install numpy 此命令表示直接在Jupyter Notebook中安装Numpy.
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摘要：安装Jupyter Kernel：ipykernel pip install ipykernel 连接虚拟环境到Jupyter Kernel python -m ipykernel install --user --name 环境名 --display-name 简称 例： python -m ip
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摘要：概要： 可能有的同学在使用Python的时候喜欢使用.py文件，而有的同学喜欢使用Jupyter Notebook做开发，但是苦于不会使用远程服务器的Jupyter Notebook而放弃，而这篇文章将教会你怎样远程访问Jupyter Notebook。 官方地址：官方地址 远访配置： 创建Jupy
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摘要：Linux： cat /usr/local/cuda/version.txt Windows: # Windows终端 nvcc --version
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摘要：【uname -a】 【cat /proc/version】 【cat /etc/redhat-release】 查看详细信息 wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/pytorch/master/torch/utils/collect_env.
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摘要：下载文件：（由于外网下载较慢，所以这里采用清华源镜像下载）清华源镜像网站 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh （1）cd 到刚刚下载的.sh文件所在目
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摘要：前言 在很多场景下，我们需要使用Windows系统远程访问Ubuntu系统，传统的连接方式有（1）通过SSH服务连接，也就是只有终端的形式；（2）通过图形界面访问服务器。通过SSH服务连接很简单，这里不做介绍，通过图形界面访问主要有xrdp和vnc两种方式，本文我主要介绍通过xrdp连接服务器。 U
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摘要：原因：有时我们进行远程连接时需要知道我们的Ubuntu系统已安装的桌面环境，这时我们可以使用【dpkg】命令。 【dpkg】：dpkg命令是Debian Linux系统用来安装、创建和管理软件包的实用工具。 在终端输入命令查看已安装桌面环境： (base) duanyongchun@hc1217:~
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摘要：问题描述：在跑深度学习算法的时候，发现服务器上只有自己在使用GPU，但使用GPU总是会报RuntimeError: CUDA error: out of memory，这是因为自己之前运行的进程还存在，没有完全杀死。 解决办法：执行命令【ps -u】查看当前用户的进程 (base) duanyong
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摘要：首先执行【pip --help】查看pip命令： 由Commands知：【pip list】命令查看已安装第三方库，另【pip list --outdated】可查看有新版本的第三方库。
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摘要：如：【gzip】命令，可执行： (tf) duanyongchun@hc1217:~/pycharm_projects /3DUNet-Pytorch /data$ gzip --help 输出： 由图可知【-d】表示解压缩，此时我们就可以执行以下命令解压缩： (tf) duanyongchun@h
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摘要：查看文件（文件夹）权限 cd到需要查看的文件（文件夹）所在目录并执行： (base) duanyongchun@hc1217:~$ ls -l #查看当前文件夹下的所有文件（包括文件夹）的权限 如图：除每行的首位【d】或【-】之外，每三个占位符代表一个级别的执行权限，比如第一行： 第一位【rwx】表
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摘要：在文件目录执行： $ file filename #filename表示要查看的文件名
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摘要：【Ctrl + 单击函数】
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摘要：安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试： $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant(
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摘要：原因：Anaconda的python版本是3.7的，TensorFlow尚不支持此版本，于是我们创建一个Python的虚拟环境以支持TensorFlow 创建tf环境 conda create --name tf python=3.6 #创建tf环境 激活tf环境 conda activate tf
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摘要：创建 创建文件： touch a.txt创建文件夹： mkdir NewFolderName 删除 删除文件： rm a.txt删除文件夹： rmdir FolderName删除带有文件的文件夹： rm -r FolderName 移动单个文件 cd到文件所在目录，执行：mv 文件名 目标路径 移动
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摘要：复制：【Ctrl+Insert】 粘贴：【Shitf+Insert】
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