复制python环境

linux检查torch gpu是否可用

点击查看代码

python
import torch
torch.cuda.is_available()

linux命令

点击查看代码

ps    #查看进程（本会话）

kill id     #杀进程，id是进程号，可通过ps命令查看
free -h      #查看内存使用情况
pwd #查看当前路径
cd my_file  #转到my_file文件夹

nohup python -u a.py >a.out& #后台运行程序(python a.py是正常命令)

conda创建虚拟环境
conda create -n name_of_env python=3.8 tensorflow-gpu #(虚拟环境内部python版本为3.8)(如果需要tf-gpu)
conda info --envs #查看所有的conda虚拟环境
conda activate name_of_env #激活name_of_env虚拟环境
conda deactivate #退出虚拟环境
conda remove --name name_of_env --all #删除虚拟环境

复制环境
conda activate old #进入想要复制的环境old
conda env export > environment.yml #导出old环境下的所有包
conda deactivate #退出old环境
conda env create -f environment.yml -n new_env #创建新环境，环境内的包和old环境一致
rm environment.yml # 清理 YAML 文件

输出python所在环境的目录
import sys
print(sys.executable)