基本信息

记录一些日常使用的终端命令，便查。

Linux通用

设置grub开机等待时间

1 2	sudo vim /etc/default/grub # grub配置文件

vim做如下修改，保存退出：

1 2	# GRUB_HIDDEN_TIMEOUT=0 # 需注释掉 GRUB_TIMEOUT=3 # 等待时间为3s

更新grub，使之生效。

1	sudo update-grub

vi/vim 编辑器常用命令

参见 CSDN

##命令模式
# 复制
yy    # 复制单行
2yy   # 复制2行 n就n行
# 粘贴
p     # 小写，光标位置_下_一行粘贴
P     # 大写，光标位置^上^一行粘贴
# 删除
dd    # 删一行
3dd   # 删3行  n就n行
dw    # 删光标处的本单词
3dw   # 删光标处连续的3个单词
# 查找
/word # 找 “word”的字符串 （向下）
# 撤销
u     # 撤销上一步
.     # 小点 重复上一操作
Ctrl+ r     #多次撤销
# 保存与退出
【:w】 保存文件
【:w!】 若文件为只读，强制保存文件
【:q】 离开vi
【:q!】 不保存强制离开vi
【:wq】 保存后离开
【:wq!】 强制保存后离开
##

在可视模式下选择要移动的列，操作为，esc从编辑模式退到命令模式，将光标移到需要缩进的行的行首，然后按shift+v，可以看到该行已被选中，且左下角提示为“可视”;
此时，按键盘上的上下左右方向键，如这里按向下的箭头，选中所有需要批量缩进的行;
选择好了之后，按shift+>,是向前缩进一个tab值，按shift+<，则是缩回一个tab值。

文件与目录管理

跳转CSDN

比较两个目录差异

diff
给定两个目录，如何找出哪些文件因内容不同

1 2	diff --brief --recursive dir1/ dir2/ # --brief仅显示有无差异

或者使用

1
2
3

diff -qr dir1/ dir2/
# -q 仅显示有无差异，不显示详细的信息
# -r 比较子目录中的文件

文件压缩和解压

打包成tar.gz格式压缩包

1	tar -zcvf renwolesshel.tar.gz /renwolesshel

解压tar.gz格式压缩包

1	tar zxvf renwolesshel.tar.gz

打包成tar.bz2格式压缩包

1	tar -jcvf renwolesshel.tar.bz2 /renwolesshel

解压tar.bz2格式的压缩包

1	tar jxvf renwolesshel.tar.bz2

压缩成zip格式

1	zip -q -r renwolesshel.zip renwolesshel/

解压zip格式的压缩包

1	unzip renwolesshel.zip

Ubuntu查找文件或文件夹

参见 https://blog.csdn.net/sunmingyang1987/article/details/107668149

找文件

1 2	locate 目录名/sh #查找目录名下的sh开头文件 locate -i 目录名/sh #-i: 忽略大小写sh

找文件夹

1	find [directory] -name filename #查找目录名下的filename文件夹

加入额外的搜索条件,根据文件大小和文件名来搜索:让我们查找所有文件名匹配通配符模式“*.JPG”和文件大小大于 1M 的文件

1
2
3

sudo find /home/hi -name ADE*    # 命名为ADE开头的文件夹或文件
find / -type  f   -name   "*.JPG"   -size   +1M
find  / /home -xdev -name ngirc   # 避免/run/user/1000/gvfs': Permission denied错误  加-xdev参数  [避免gvfs错误](https://unix.stackexchange.com/questions/77453/why-cannot-find-read-run-user-1000-gvfs-even-though-it-is-running-as-root)

查看文件夹大小 more

du -sh

查看磁盘容量

df -h

GCC版本切换

1	sudo update-alternatives --config gcc

查找大文件（夹）

找大文件夹

方法一
（所有目录）

# du -am | sort -nr | head -n 15  # 运行时间较长
1215060 .
369830  ./data
124092  ./myfolder
119186  ./data/volleyball
107788  ./LJ
77811   ./rx
73689   ./anaconda
69774   ./.PyCharm2018.2
69770   ./.PyCharm2018.2/system
69069   ./.PyCharm2018.2/system/caches
68741   ./.PyCharm2018.2/system/caches/content.dat.storageData
66731   ./JRY
59862   ./data/volleyball/videos
59151   ./data/volleyball/volleyball.zip
58626   ./anaconda/pkgs

方法二
（当前目录）

1	# du -s * \| sort -nr \| head -n 15 # 运行时间较短

方法三
（优选当前目录，显示单位为Gb/Mb）

1 2	# du -hsx * \| sort -rh \| head -n 15 # 运行时间较短 # du -h --max-depth=0 * #当前目录下各文件占用情况

找大文件

# find . -type f -printf "%k %p\n" | sort -rn | head -n 15
70390696 ./.PyCharm2018.2/system/caches/content.dat.storageData
60569632 ./data/volleyball/volleyball.zip
**22718764 ./data/data/ucf101_tvl1_flow.zip**
15956596 ./Conrad/1/SSTran-DSGG/ActionGenome-master/tools/dataset/ag/videos/Charades_v1_480.zip
**9437188 ./tan/ucf101_tvl1_flow.zip.001**
**9437188 ./data/data/ucf101_tvl1_flow.zip.002**
7282032 ./rx/data/tiered_imagenet/compacted_datasets/train_images_png.pkl
6954056 ./caffe/examples/UTD_CRC.zip
**6770488 ./tan/five-video-classification-methods-master/data/UCF101.rar**
5720616 ./space/Super-Resolution-Datasets/DIV2K2017.zip
4193284 ./data/g
3956776 ./data/BOBO/RefNet/data/ADE20K_2016_07_26.zip
3956776 ./data/BOBO/AttentionSegModel/data/ADE20K_2016_07_26.zip
3869568 ./caffe/models/model-zoo.zip
**3844396 ./data/data/ucf101_tvl1_flow.zip.003**

显卡驱动cuda及软连接

参见 https://blog.csdn.net/qq_37424778/article/details/115293430

查看.bashrc中环境配置

~/.bashrc

查看编译使用的cuda环境

1	nvcc --version

启动/关闭vncserver

1 2	vncserver :1 vncserver -kill :1

CONDA使用

conda 常用指令总结

国内镜像源

添加通道 more info

1	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

查看channels

1	cat ~/.condarc

创建

1	conda create -n torch160 python=3.7 -y

-y ：表静默yes

安装torch 1.6.0

for cuda10.1 more info

1	conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1

apex包 & inplace-abn

以前需要编译安装，现conda已加入此包。

1	conda install -c conda-forge nvidia-apex

inplace-abn:

1 2	# PyTorch >=1.1 & CUDA >= 10.0 pip install inplace-abn

MMCV等包

MMCVgithub

1	pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html

运行

nohup命令

参见https://www.runoob.com/linux/linux-comm-nohup.html

应对网络异常中断，使程序执行不受干扰。

1
2
3

nohup python -u train.py > run_lr_02.log 2>&1 &
nohup python -u train.py > run_r3.log &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1, python train.py

问题速查

连显示器无显示

因：nvidia-smi，可看到是输出关闭了
解：关闭显示服务，重启。

1	sudo service lightdm stop

1	sudo service lightdm restart

程序中断后未释放内存

参见 https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78920986

1.先关闭ssh（或者shell）窗口，退出重新登录

2.查看运行在gpu上的所有程序：

fuser -v /dev/nvidia*

3.kill掉所有（连号的）僵尸进程

工具

可视化 for 图像分割

法1：已尝试，可行
参见CSDN_Pytorch可视化语义分割特征图
法2：未试
参见CSDN_Grad-CAM在语义分割中的pytorch实现
法3：MMengine，原理同法1，附带其他的工具箱
参见mmengine的特征可视化中文教程

python中图像处理常用三包

CV2、 PIL、 matplotlib
参见CSDN_python中常用的图片处理的函数

HB Zhou的博客

Note-use-ubuntu