Linux とディープラーニングの共通手順

コンダ

鏡

Conda 環境構成 国内ミラーソース
中国科学技術大学ミラーソース

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaco`在这里插入代码片`nda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/

アリババミラーソース

	conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

環境移行

元のマシン:

conda env export --file env_name.yml

対象環境マシン:

conda env create -f env_name.yml 

環境の削除

conda remove -n env_name --all

Linux

ファイル操作

1. フォルダー配下のディレクトリ数を数える

ls -l | grep "^d" | wc -l

2. フォルダー内のファイルの数を数える

ls -l | grep "^-" | wc -l

3. サブファイルを含むフォルダー内のファイルの数を数える

ls -lR | grep "^-"| wc -l

4. サブディレクトリを含む、フォルダーの下にあるディレクトリの数を数えます。

ls -lR | grep "^d"| wc -l

5. フォルダー構造の表示

tree

6. フォルダ構造を表示（ディレクトリのみ表示）

tree -d

GPUのステータスを確認する

1.グラフィックカードの使用状況を確認する

nvidia-smi

2. グラフィックスカードの使用状況をリアルタイムに表示

watch -n 5 nvidia-smi

3. プロセスを閉じる

sudo kill -9  PID