linux常用操作（虚拟环境、tensorflow）

一、文件夹的操作（文件名字为MyFolder）

删除：rm -rf MyFolder

创建：mkdir MyFolder

移动：mv MyFolder foder1/folder2（注意这是移动文件夹，若只是移动文件夹下所有文件，则是mv MyFolder/* ../foder1/folder2

重命名：mv MyFolder NewName

 

二、用户：

添加用户：useradd -m your_name（-m会自动生成工作目录），但是添加用户之后可能$前无法显示用户名，参照这篇博客：linux 只显示 $ 没有用户名和路径，当然也可以直接在创建用户时指定bash：useradd -s /bin/bash -m your_name，这里的-s就是指定用户的登录shell。还可以设置工作目录：useradd -d /test -s /bin/bash -m your_name，-d就是指定用户的工作目录，-m是会默认在home文件夹下创建用户的同名文件夹的。

用户密码：passwd your_name

删除用户：userdel -r your_name

 

二、conda虚拟环境（虚拟环境名字为env_name）

安装anaconda：Linux服务器非root权限下安装Anaconda

查看环境的包：conda list

查看虚拟环境：conda info --env

进入虚拟环境：source activate env_name

退出当前虚拟环境：source deactivate

删除虚拟环境：conda remove -n env_name --all

克隆虚拟环境：conda create --name python32（新名字） --clone python321（老名字）

创建虚拟环境：conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7（这里可以直接把库一起装进去，也可以装好之后再单独装）

虚拟环境重命名：通过克隆一个新的环境，删掉旧环境来解决这个问题。

conda create --name python32（新名字） --clone python321（老名字）

conda remove --name old_name --all

当需要从一台计算机拷贝一个环境到另一台计算机上，或者同一台计算机上的不同用户之间拷贝环境：

https://www.jianshu.com/p/b86c17057da8

 

三、tensorflow

tensorflow版本与python版本的对应关系：tensorflow与python版本的对应关系

安装tensorflow：conda install tensorflow==1.14（这是cpu版本的），若要安装gpu版本的，conda install tensorflow-gpu==1.14（一般不用pip install tensorflow）

查看tensorflow版本：tf.__version__

查看是否为gpu版本：tf.test.is_gpu_available()

 

四、不同用户、计算机之间数据转移

虚拟环境的拷贝：https://www.jianshu.com/p/b86c17057da8

不同用户之间拷贝数据：https://blog.csdn.net/zhe_csdn/article/details/94835135

 

其他：

绝对路径：以/开头，相对路径是以.或者直接文件名开头的

远程访问服务器上的jupyter notebook：https://blog.csdn.net/suiyueruge1314/article/details/104002424