实习操作 日常

登陆docker： sudo docker exec -it ID bash
查看GPU使用： nvidia-smi
指定使用GPU： export CUDA_VISIBLE_DEVICES=ID
运行shell脚本： source 1.sh
sh 1.sh
bash 1.sh
chmod +x ./1.sh （添加权限） 加 ./1.sh
终止进程：kill -9 PID 或者ctrl+c ctrl+d ctrl+z
复制 ctrl+insert 黏贴 shift +insert
重命名，移动， mv a b
统计文件 ls -l |grep “^-”|wc -l
TensorFlow保存模型( ckpt 格式的模型文件):tf.train.Saver().save(sess,ckpt_file_path,max_to_keep=4,keep_checkpoint_every_n_hours=2)
恢复所有变量：saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./ckpt'))（需要再定义一遍网络，才能把变量恢复）
只能在tf框架下使用，所以转成pb文件。详情PB操作

上传 rz 下载sz
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linux正则：ls | grep ‘^blue’ |head -1000| xargs -i cp -r {} …/tmp/
ls -l |grep “^-”|wc -l
使用tensorboard：tensorboard --logdir=./
SEnet,Sknet，shufflenet Linux 删除多行，多行缩进，tensorboard