Linux命令集锦备忘（Ubuntu16.04+CUDA9+pytorch0.4.1+GTX1660TI）

命令备忘

CUDA常用

• cat /usr/local/cuda/version.txt #查看cuda版本
• cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 #查看cuDNN
• nvcc -V #配置好环境后查看cuda信息命令
• CUDA多版本共存，可更改~/.bashrc下环境变量，以CUDA9.0为例：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda9.0/
lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

    或者建立软连接：
    sudo rm -rf cuda
    sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0 /usr/local/cuda

• CUDA sample 测试
  cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
  make
  sudo ./deviceQuery

• CUDA安装详细参考此两篇博文，亲测好评

http://www.twistedwg.com/2018/06/15/cuda9_cudnn7.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58114055

GPU及CPU命令

GPU命令

• 卸载Nvidia驱动：
  ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run --uninstall
  sudo apt-get remove --purge nvidia-*

• nvidia-smi -l xxx 监测GPU情况xxx秒后更新

CPU命令

• cat/proc/cpuinfo #查看CPU硬件信息
• lscpu #查看cpu详细信息

pytorch测试命令

• import torch #调包
• print(torch.__version__) #查看pytorch版本
• torch.cuda.get_device_name(0) #查看pytorch对应GPU信息
• torch.backends.cudnn.version() #查看pytorch调用cudnn信息
• torch.version.cuda #查看pytorch调用cuda信息

conda虚拟环境相关命令

例：创建虚拟环境名称为myenv，python版本为3.6

• conda create --name myenv python=3.6 #建立myenv虚拟环境
• source activate myenv 激活myenv虚拟环境
• source deactivate myenv 关闭myenv虚拟环境
• conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
• conda update conda 检查更新当前conda
• conda update --all 更新本地已安装的包
• conda install -n myenv [package] 安装package到myenv中
• conda remove -n myenv --all 删除myenv虚拟环境
• conda remove --name myenv package_name 删除环境中的某个包

磁盘检查命令

• df -h #检查磁盘使用情况
• du -sh /* --exclude proc #查看目录磁盘使用情况
• du -hs /home/* #查看home下文件夹磁盘使用情况

用户管理命令

例：新建一个用户名为lxy 属于lxygroup组

• cd /home
  useradd -d /home/lxy lxy #建lxy用户
  passwd lxy #设置lxy用户密码
• groupadd lxygroup #创建一个新的工作组lxy
• usermod -G root lxy #将用户lxy添加到root组中
• groupdel lxygroup #删除用户组grouplxy
• userdel lxy #删除用户lxy
• groupmod –n lxygroup grouplxy #修改组名为grouplxy
• gpasswd –a lxy root #把 lxy加入root组
• gpasswd –d lxy root #吧lxy退出root组
• cat /etc/passwd #查看所有用户列表
• w或who#查看当前登录的用户
• id或whoami查看当前用户
• 为lxy用户添加管理员权限，命令参考如下：

ls -al /etc/sudoers
chmod 700 /etc/sudoers
vim /etc/sudoers
在#User privilege specification下添加一行：lxy ALL=(ALL) ALL

权限管理命令

一些设定：
4 可读,
2 可写,
1 可执行
0 无权限
参数：
操作对象who可是下述字母中的任一个或者它们的组合：
u 表示“用户（user）”，即文件或目录的所有者。
g 表示“同组（group）用户”，即与文件属主有相同组ID的所有用户。
o 表示“其他（others）用户”。
a 表示“所有（all）用户”。它是系统默认值。
操作符号可以是：
+ 添加某个权限。
- 取消某个权限。
= 赋予给定权限并取消其他所有权限（如果有的话）。
设置mode所表示的权限可用下述字母的任意组合：
r 可读。
w 可写。
x 可执行。

• chmod [who] [+ | - | =] [mode] 文件名 #更改权限
  例：sudo chmod 777 filename

• chown [选项] 用户或组 文件 #更改文件所属权限
  例：chown -R username:user_group folder

切换python版本命令

update-alternatives是ubuntu系统中专门维护系统命令链接符的工具，通过它可以很方便的设置系统默认使用哪个命令、哪个软件版本，指令最后的数字 1 2 3 分别代表优先级，1是最高。

• sudo update-alternatives --config python #切换Python版本
• sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1
• sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 3

今日采坑

环境背景：CUDA9.0+Pytorch0.4.1+GTX1660TI
问题经过：pytorch突然奔溃，产生运行时错误，提示device出错，具体如图
排查经过：重新安装CUDA9.0与pytorch0.4.1后依然有错误，于是开始排查CUDA9.0，在编译CUDA9.0的samples后，CUDA运行出错，继续排查发现CUDA9.0的GPU device没上来。
解决方案：卸载CUDA9.0后重装CUDA9.2，重装pytorch后，问题解决。
问题跟进：重启后发现pytorch又一次崩溃，这一次可以排除cuda9.2与pytorch0.4.1的安装问题，继续排查后，发现GPU没上来，nvidia-smi显示GPU off，如图

经查询，运行以下命令，即CUDA的sample，致使GPU on
cd /usr/local/cuda/sample/1_Utilities/deviceQuery
./deviceQuery
可以看出GPU变成了on