连接工作站跑机器学习（Linux命令）

首先讲一讲可能用到的操作

1.查看当前文件夹下的文件
dir

2.返回上一/两个目录
cd …
cd …/…

3.Tab
直接按Tab,可以查看当前文件下的所有东西

4.移动文件
mv 文件名移动目的地文件名

5.重命名文件
mv 文件名修改后的文件名

6.上传文件
scp D:/1.jpg(本地文件路径） swy@10.0.0.3:/home/jes
(scp:上传的指令。swy@10.0.0.3用户名字)
记住不能留空格。。。
7.下载工作站的东西到本地
scp swy@10.0.0.3:pth1（要下载的文件的路径） pth2(自己本地的路径）
(scp:上传的指令。swy@10.0.0.3用户名字)
批量下载某个文件下的所有东西
在scp前面加一个-r

8.复制粘贴
复制直接用快捷键Ctrl+C 或 Ctrl+Shift+C
粘贴可以试试快捷键Ctrl+V 或 Ctrl+Shift+V
粘贴的快捷键不行的时候就鼠标的右键点一下就可以了（在工作站上的时候）

9.退出连接
exit

10.修改代码.py
nano run.py
或者
vim run.py

11.查看当前路径
pwd

连接工作站：

ssh + 工作站
example:
ssh hew@10.0.0.3
然后输入密码（输入密码的时候输入的内容不会显示）
然后回车，就可以连接

查看显卡的情况：

nvidia -smi

这里可以看到是有两个GPU的卡位，我们发现两个卡位都在跑程序。
如果我们想要关掉他们就输入
kill -9 22694
其中的22694是相应的PID

最左边的数字代表是哪个显卡在跑（卡0，卡1）
默认代码是在卡0上跑
如何想要自己选择在哪个坑，请在代码中加入如下内容

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"   # 卡1

建立在工作站上创立一个独立的后台

法一：

1.查看当前所有后台
screen -ls

2.进入后台
screen - r **(环境名字)

3.创建后台
screen -S **（环境名字）

4.退出后台
Ctrl+a+d或者Ctrl+a+d（都是先按Ctrl+a）

5.删除后台
screen -S session_name -X quit

法二：

1.创建新后台
tmux

2.退出后台
ctrl+B 然后松开ctrl跟B 按D

3.查看后台
tmux a

4.后台间切换
ctrl+B 然后松开ctrl+B 再按shift+9 或 shift+0

激活虚拟环境

conda activate **（环境名字）

可以看右边发现是否进入环境

run！

cd进你的代码所在的位置
python run.py

然后它就开始啦~~~

创建虚拟环境

既然是工作站，那么肯定有别于私人电脑，我们往往要建立一个自己的虚拟环境
如果要开一个新的虚拟环境，从零开始配，太麻烦了，我建议使用copy的方法
即复制一个新的环境：

复制工作站的虚拟环境：

conda create -n DATA_COPY --clone DATA

跨计算机的话，也是一样的。

查询conda create命令的原来说明，是这样的：

–clone ENV
Path to (or name of) existing local environment.

–clone这个参数后面的不仅可以是环境的名字，也可以是环境的路径。

所以，用这种方法我们就可以把原来电脑上目标conda环境的目录复制到新电脑上，然后再用：

conda create -n  DATA_COPY --clone ~/path

就直接一步安装了所有的包，完成了环境的移植。

该部分转自知乎——A字头

用pycharm（专业版）直接连接使用工作站（强推！！）

每天对着cmd调试命令的你是否时刻在奔溃的边缘徘徊？快试试pycharm远程管理工作站吧！

修改代码

在工作站的配置下可通过pycharm修改代码，修改后按Ctrl+S 更新

轻松上传

轻松管理——>Remote Host

我们也可以在Remote Host中轻松管理工作站的文件：

具体打开方式：

pycharm ssh 配置环境

自行百度，这里不进行阐述

配置过后可能出行deployment 灰色，即上传不了的情况

按下图操作

选择正确的路径

添加插件

选择添加解释器

选择配置

选择后点击右下角的NEXT

然后选择环境进行配置即可

可能会用到的Linux操作

得到文件大小

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