Mobaxterm常用的指令(基于linux)

列出所有的环境(3种方法)

conda env list
conda info --envs
conda info -e

创建虚拟环境(默认anaconda3/envs路径)

conda create -n megumi python=3.8.5  #megumi为环境名称,
									 #3.8.5是安装python的版本

激活环境(2种方法)

source activate 环境名
conda activate 环境名

退出环境

source deactivate 环境名  #也可以不加环境名
conda deactivate 环境名

删除虚拟环境操作

conda remove -n 环境名 --all 

重命名虚拟环境名字

conda create -n eriri --clone megumi  #先将megumi复制一份叫做eriri
conda remove -n megumi --all  #再将megumi删掉

更改命令行默认激活的虚拟环境

修改~/.bashrc文件，在文件内容最后添加：

conda activate megumi  #megumi是以后mobaxterm启动时命令行默认进入的环境

查看GPU使用情况(2种方法)

#1.install安装一个gpu的检测插件gpustat
gpustat  #显示各个GPU谁在跑代码

#2
nvidia-smi  #查看GPU使用情况
nvcc -V  #查看官方cuda的运行api版本
top -p PID号 #查询具体的显卡是谁在跑,PID号由上一个指令的结果里找到

Pytorch使用指定的GPU跑代码

1.直接在终端中设定

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python xxx.py

2.在代码中设定

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"

常用操作

ps -u或者ps -ux  #查找进程情况(需调度其他硬盘资源,所以显示不会有一条)
conda list  #看当前环境所安装的包

nvidia-smi  #查看GPU使用情况     
rm -rf ~/anaconda #卸载anaconda
df -h  #检查空间(磁盘使用情况)
ifconfig #查看服务器ip地址和数据传输ip地址
tensorboard --logdir=runs/eriri --host=127.0.0.1 #使用tensorboard可视化,runs/eriri为相对路径名
unzip zipped_file.zip #进入压缩包所在目录，解压到该目录
unzip zipped_file.zip -d /DATA/wanghongzhi/hdata1/val/ #解压压缩包，解压到指定的目录
lspci #查看设备信息
gpustat -cpu #可以看到使用的显卡，并且还可以看到程序名及进程PID
ps aux|grep username #查找某个用户或某个运行文件名所使用进程的信息(包括PID)
kill -s 9 PID  #杀掉正在运行的程序，PID为其进程号
conda clean --all #清除不用的安装包缓存(防止安装中断后重新安装出问题)

其他问题

安装anaconda后无法使用conda或pip

添加下列命令到一个隐藏文件(.bashrc)的最后一行，以后每次启动终端都会执行下面命令，就可以用conda了

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

之后执行下面命令重启环境变量即可：

source ~/.bashrc