conda / cuda / screen 常用命令总结
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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