Linux指令-深度学习配置环境、安装CUDA、文件操作等等

conda基本指令

    查看当前有哪些虚拟环境

    conda info -e

    创建虚拟环境并指定python版本

    conda create -n envs_name python=3.6

    移除虚拟环境

    conda remove -n envs_name --all

    复制某个环境

    conda create --name new_envs_name --clone old_envs_name

    **/退出某个环境

    source activate envs_name

    source deactivate envs_name

    查看当前环境下已安装包的列表

    conda list

 

pip临时使用国内软件源加速（或者用其他源）

    pip install package_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

 

安装指定版本的pytorch及CUDA的指令，亲测最好用的方式，先查看自己的CUDA版本

    conda(pip) install pytorch==0.4.0 torchvision cuda80 -c pytorch

 

查看CUDA及cudnn版本

    CUDA版本

    cat /usr/local/cuda/version.txt  

    nvcc -V

    cudnn版本

    cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

 

切换当前使用CUDA版本，自己的理解，建立cuda指向cuda-9.2的软连接，如下图自己配置了两个cuda（分别对应不同版本的cudnn），cuda9.0和cuda9.2，删除指向9.0的，指向9.2

    sudo rm -rf cuda

    sudo ln -s /usr/local/cuda-9.2 /usr/local/cuda

 

文件夹操作

    移动文件位置

    mv指令

    创建文件夹指令

    mkdiv 文件夹名   

 

服务器相关指令

    连接服务器

    ssh [email protected]

    上传文件到服务器

    scp '...'(本地文件路径) [email protected]:~/...(文件目录)