ubuntu16.04 GPU 环境 常用命令

pip安装（tensorflow-gpu为例）

pip  install tensorflow-gpu

conda安装

conda  install tensorflow-gpu

pip3安装（指定版本号只需在命令末尾添加==1.12.0版本号）

pip3  install tensorflow-gpu==1.12.0

使用清华镜像下载

pip install tensorflow-gpu==1.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

指定目录安装

pip install -t D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

卸载安装（pip\pip3只需将conda换成pip\pip3）

conda  uninstall tensorflow-gpu

创建虚拟环境（conda为例）

conda create -n py36 python=3.6  #py36虚拟环境的名字  python=3.6  python版本

删除虚拟环境

conda remove -n py36 --all

激活虚拟环境

source activate py36

退出虚拟环境

source deactivate py36

查看所有创建的虚拟环境

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conda env list

nohup送入后台运行

nohup python train.py >nohup 2>&1 &      #train.py运行的文件  nohup生成的日志文件

CUDA指定GPU（在要运行的代码文件里添加，python为例）

import os      # 使用第一张与第三张GPU卡
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,3"

查看GPU使用情况 

watch -n -9 nvidia-smi

CUDA指定GPU（在命令行输入时添加，python为例）查看GPU

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py	# 表示运行test.py文件时，使用编号为0的GPU卡
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python test.py	# 表示运行test.py文件时，使用编号为0和2的GPU卡

查看进程号

ps -fe | grep start

根据进程号杀死进程

kill -9 进程号