连接服务器tips

服务器：10.41.48.207   10.41.16.212

现阶段tensorflow环境用的CUDA为10.1.243，cudnn7.6.5，tensorflow2.3.0

现阶段环境pytorch环境用的CUDA为10.2.89，cudnn7.6.5，pytorch1.10.1，torchvision==0.11.2，torchaudio0.10.1

 

1.查看状态

1.1GPU状况

查看GPU占用情况，可以使用以下两种命令来查看

watch -n 1 nvidia-smi或watch --color -n 1 gpustat --color，--n是代表刷新时间，1就是每秒刷新一次，ctrl+z退出

1.2 内存占用

查看内存占用

free -m 或  free -h

1.3 磁盘占用

查看磁盘占用

df -h

1.4 top 指令

用于打印系统中的CPU和内存使用情况

top 或 htop，关闭用q

2.python环境相关

2.1 激活/退出环境

conda activate py3（环境名）  ///   conda deactivate  

查看已有的环境名conda info -e

创建环境https://zhuanlan.zhihu.com/p/396861482

2.2 查看Tensorflow-gpu版本

import tensorflow as tf
version=tf.__version__  #输出tensorflow版本
gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()  #输出gpu可否使用（True/False）
print("tf version:",version,"\nuse GPU:",gpu_ok)
tf.test.is_built_with_cuda()  # 判断CUDA是否可用（True/False）

 2.3 查看pytorch版本

>>>python
>>>import torch
>>>torch.__version__ //注意version前后是两个下划线

3.远程连接服务器

https://www.freesion.com/article/44501524895/

4.采用MobaXterm连接服务器

cd /home/zhenyuming/pycharm/pycharm-community-2022.2.2/bin