【常用到的一些命令记录】

常用到的一些命令记录（本人记性非常不好）
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nvidia-smi
watch -n 0.1 -d nvidia-smi #每隔0.1秒刷新一次
终止你拥有的全部进程
kill -9 -1
拷贝文件夹
cp --path source target
删除文件
rmdir 空文件夹
打包并删除源文件
tar -cvzf xxxx.tar.gz xxxx --remove-files
新建虚拟环境
conda create -n yourname python==3.7 numpy
退出虚拟环境
conda deactivate
列表
conda env list
与Jupyterbook建立连接
python -m ipykernel install --user --name yourname
Check
jupyter kernelspec list
在Jupyterbook删除
jupyter kernelspec remove yourname
删除虚拟环境
conda remove -n yourname --all
使用setup.py安装第三方库
1、下载你要安装的包，并解压。
2、进入到解压后的文件 setup.py 目录下 ，右键选择在此处打开cmd。
3、输入命令：python setup.py build
4、输入命令：python setup.py install

Win10的Ubuntu子系统
挂载磁盘
sudo mkdir /mnt/d
sudo mount -t drvfs D: /mnt/d
卸载
sudo umount /mnt/d

退出python
exit()
tmux左右分屏
ctrl+b %
上下分屏：
ctrl+b "
tmux开新的屏幕
ctrl+b :new
tmux new -s name
设定鼠标滚动支持
tmux set mouse on
移动光标
tmux select-pane -U/-D/-L/-R

指定CUDA
CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids python train.py

保存密码
vim ./ssh/config

h5py库读写超过内存的大数据
https://blog.csdn.net/weixin_33957648/article/details/93609262

我的电脑CUDA版本
11.4.56
安装合适的Pytorch
pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio==0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

sftp 上传文件报错
error while writing: received failure with description 'Failure'
服务器某一个空间满了，查看空间使用情况清理即可

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读研教训
多问，多考虑他人