记录一些常用的 conda / cuda / screen 相关的命令,这些在跑深度学习代码时经常用到。

conda

下面的命令在 Ubuntu 下的 4.8.3 版本 conda 均正确工作。

  • 查看conda版本

    conda -V
  • 创建新环境

    conda create --name <环境名> python=<Python版本> numpy scipy
  • 查看所有环境

    conda env list
  • 进入某个环境

    source activate <环境名>
  • 退出当前环境

    conda deactivate
  • 删除某个环境

    需要在 deactivate 的状态下执行。

    conda remove -n <环境名> --all
  • 添加清华源

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --set show_channel_urls yes
  • 从清华源安装 PyTorch

    • 首先添加清华的 PyTorch 源

      conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    • 然后按照官网的说明执行对应版本的命令

      https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

      注意最后的 -c pytorch 就不需要加了,这样就可以走清华源。

  • 安装包

    需要在某个环境下执行。

    尽量不要用 pip 来装包,这样所有包 conda 可以统一管理。需要注意有些包名和 pip 的不同,比如 opencv 和 opencv-python。

    conda install <包名>
  • 查看已安装的包

    需要在某个环境下执行。

    conda list
  • 删除包

    需要在某个环境下执行。

    conda remove <包名>

cuda

  • 查看cuda版本

    cat /usr/local/cuda/version.txt
  • 实时监控显卡工作状态

    watch -n <秒数> -d nvidia-smi

screen

注意,如果要用 conda,则应先 deactivate 后再使用 screen,然后在新的 screen 中 activate,否则虚拟环境无效。

  • 创建新 screen

    screen -S <screen名>
  • 列出所有 screen

    screen -ls
  • 恢复某个 screen

    screen -r <screen名>
  • 离线某个 screen

    screen -d <screen名>

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