开始之前

在当前的学习生涯中，Linux服务器主要是用来跑ML、DL代码的，所以记录一下自己利用服务器跑实验经常需要用到的命令。

虚拟环境

好处：1、能够使不同开发环境独立，环境升级不影响其他应用、环境，可以防止系统中出现包管理混乱和版本的冲突。2、深度学习论文的源代码有环境、各种包的版本要求，利用虚拟环境配置一个代码所需的干净环境。

方式1 virtualenvwrapper创建环境

安装

pip install virtualenvwrapper-win
pip install virtualenvwrapper        # linux环境

创建虚拟环境 mkvirtualenv test1(虚拟环境名称)

设置WORK_HOME环境变量

创建、查看、激活等操作

选择一个python解释器来搭建：mkvirtualenv env —python=python2.7
查看虚拟环境 lsvirtualenv或者workon
进入虚拟环境 workon test1(虚拟环境名称)
退出虚拟环境 deactivate
删除虚拟环境rmvirtualenv test1(虚拟环境名称)
查看虚拟环境下的安装包 pip list

方式2 conda创建虚拟环境

安装、配置Anaconda
网上教程很多，直接搜即可

创建、激活虚拟环境等操纵
查看安装的包 conda list
查看存在的虚拟环境 conda env list 或 conda info -e
检查更新conda conda update conda
创建虚拟环境 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等) 创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
激活虚拟环境 conda activate yut
安装包 conda install [package]
关闭虚拟环境 Linux: source deactivate Windows: deactivate
删除虚拟环境 conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) —all，即可删除。

删除环境中的某个包 conda remove —name your_env_name package_name 。

服务器中常用命令

命令行快捷操作

ctrl + e // 光标回到行末
ctrl + k // 删除光标处到行尾的字符
ctrl + u // 删除命令行的整段命令
ctrl + y // 恢复上一次删除内容
nvidia-smi  # 查看GPU使用情况
ps aux  查看进程情况
kill  -9 pid  # 关掉相应进程
# 后台运行
## nohup命令
nohup python -u RKT.py [Parameters] > RKT.log 2>&1 &  # 挂后台
tail -f RKT.log  # 查看输出情况
## screen命令 开一个会话的同时时创建多个窗口处理不同的任务
screen -S test //创建一个名为test的新窗口
ctrl + a + d 断开窗口的连接回到会话界面，注意：只是断开了窗口并未终止任务的运行
screen -ls //显示所有窗口
screen -r test //返回test窗口
ctrl + d  // 断开某个窗口

vim快捷操作

``` Esc // 从当前模式转换到“普通模式”。 i // “插入模式”用于插入文字。

: //“命令行模式” Vim 希望你输入类似于保存该文档命令的地方。例如： :q // 退出 Vim，如果文件已被修改，将退出失败 :wq // 保存文件并退出 Vim

gg // 将光标移动到文档开头 G // 将光标移动到文档末尾 $ // 将光标移动到本行尾 0 // 将光标移动到本行行首 ndd // 删除n行(如10+dd)
```

机器学习博客

Linux常用命令记录