以下内容仅为当前认识,可能有不足之处,欢迎讨论!
文章目录
- tar/zip命令
- 镜像版本参考
- torch包全版本下载
- torch和cuda版本对应
- conda命令
- conda打包
- conda 环境重命名
- conda环境复制和转移
- conda环境删除
tar/zip命令
参考链接
文件目录打包👉tar -cf <zip_name>.tar <directory_name/file_name>
。
如果目录名或者文件名有多个,用空格分开就行。
文件目录解压缩👉tar xvf <zip_name>.tar
zip压缩当前目录下所有文件和文件夹压缩成zip文件。zip -r <file_name>.zip ./*
zip解压缩当前文件,unzip -o -d /directory <file_name>.zip
,-o:不提示情况下覆盖文件,-d指明将文件加压缩到该目录下。
镜像版本参考
参考链接
常用镜像源
新版的Ubuntu要求使用https源
Conda源
anaconda的国内镜像源,主要用来加快使用conda下载安装python环境的速度
清华镜像:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
北京外国语大学镜像:
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
阿里云镜像:
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/linux-64
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/win-64
Pypi源
Pypi的国内镜像源,主要用来加快pip下载安装第三方库的速度
清华镜像:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
中科大镜像:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
阿里云镜像:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
华中理工大学镜像:https://pypi.hustunique.com/
山东理工大学镜像:https://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣镜像:https://pypi.douban.com/simple/
torch包全版本下载
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
torch和cuda版本对应
- Torch 1.7.0 对应 CUDA 11.0
- Torch 1.6.0 对应 CUDA 10.2
- Torch 1.5.0 对应 CUDA 10.1
- Torch 1.4.0 对应 CUDA 10.0
- Torch 1.3.0 对应 CUDA 9.2
- Torch 1.2.0 对应 CUDA 9.0
- Torch 1.1.0 对应 CUDA 9.0
- Torch 1.0.0 对应 CUDA 8.0
conda命令
conda环境的诸多命令,我常用的。
conda打包
conda打包当前环境命令/pip,conda list -e > requirements.txt
或者pip导出pip freeze > requirements.txt
。
conda批量安装环境包/pip,conda install --yes --file requirements.txt
或者pip安装pip install -r requiremments.txt
。
conda 环境重命名
可以先复制一个新的,然后删除旧的;也可以直接更改名字。
conda环境复制和转移
参考链接
conda create --name <new_env_name> --clone <now_env_name>
新电脑与当前电脑有相同的平台和操作系统
①保存当前环境信息到txt文件中,然后联网安装。
conda list --explict requirements.txt
conda create --name <new_env> --file requirements.txt
②利用打包命令直接打包,打包的是文件,复制到其他电脑后解压使用。
#安装conda-pack包
conda install -c conda-forge conda-pack / pip install conda-pack
#打包环境,生成压缩文件my_env.tar.gz压缩文件
conda pack -n <my_env>
#解压缩文件
解压缩文件到新的电脑上,解压到对应env目录下,先在env目录中用打包环境的名字创建一个文件夹如mkdir my_env
,然后将压缩包解压到这个目录tar -xzvf my_env -C /anaconda3/envs/my_env
查看环境是否存在conda info -e
。
conda环境删除
conda remove -n <env_name> --all
以上是我的学习笔记,希望对你有所帮助!
如有不当之处欢迎指出!谢谢!