[구성 환경 생성]
1. 환경 생성 및 구성
아래 xx는 자신의 환경 이름입니다.
conda create -n xx python==3.9
conda activate xx
报错1:CommandNotFoundError: 쉘이 'conda activate'를 사용하도록 올바르게 구성되지 않았습니다.
해결 방법 1 :
source activate
//conda deactivate //回到base环境
conda activate xxx
두 PyTorch 중 하나를 선택하세요 (먼저 환경을 입력한 다음 구성).
pip install torch torchvision torchaudio
Torch가 2.0 시대에 접어들었고 필요한 버전을 선택해야 합니다. 이전 PyTorch 버전 | PyTorch
pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2. pytorch가 성공적으로 설치되었는지 확인하세요.
기본적으로 현재 어떤 사용자 환경이 있는지 확인하세요. (자신만의 환경이 있나요?) 참조
conda env list
자신의 환경을 입력하고 torch/torchvision이 성공적으로 설치되었는지 확인하세요.
conda list
설치에 실패하면 첫 번째 단계로 돌아가서 다시 설치하면 됩니다↑, 제거하려면 다시 생성하거나 이름을 바꾸세요↓(완료 후 env에서 확인)
conda remove -n xxx --all
기타 명령:
파이썬 버전 확인
python -V
비디오 메모리 사용량 보기: 매개변수
nvidia-smi
3. 프로젝트를 열고 생성 환경을 설정한 후 프로그램을 실행하여 필요한 패키지를 설치합니다.
(다양한 기본 실행 문제를 해결하기 위해 먼저 CPU를 디버깅할 수 있습니다. CPU가 아닌 서버를 실행할 때 컴파일 환경을 전환하는 것을 기억하세요)
(먼저 실행하기 위해 배치 크기와 에포크를 더 작게 조정하고 모듈 문제가 발생하지 않음에 따라 pip install xxx를 설치할 수 있습니다)
자주 접하는/특별한 것:
이력서2
pip install opencv-python
텐서보드
pip install tb-nightly
훑어보기
pip install scikit-image
'yaml'이라는 모듈이 없습니다 (앞에 py 추가).
pip install pyyaml
다른:
핍 업데이트
python -m pip install --upgrade pip
요구 사항.txt에 따르면 모든 pip install xxx는 버전에 따라 다르거나 직접적으로 지정될 필요는 없습니다.
pip install -r requirements.txt
죽이기 -9xxx
rar 설치 및 사용 , 루트에 들어갈 수 있는 권한이 충분하지 않음( 처음 두 단계 )
[jupyter 및 기타 명령]
1. Jupyter가 E 드라이브에 들어갑니다.
conda activate
cd /d E:
jupyter notebook
2. 폴더 트리 디렉터리 보기: 먼저 cd \d 디렉터리, 그 다음 tree
cd /d F:\0-MINE-coding\yolo
tree
# 查看三级目录
tree -L 3
트리가 없으면 먼저 설치하고, 여러 트리 구조 표시 방법
sudo apt-get install tree
3. 파일 삭제 명령
MobaX는 먼저 두 레벨을 반환합니다.
올바른 디렉터리를 입력하세요! 올바른 디렉터리를 입력하세요!! 올바른 디렉터리를 입력하세요!!! 태그를 사용할 수 있습니다.
cd /mnt/2TB/zj
rm -rf xxxx
4. 디렉터리로 돌아가기 (CD 공간)
返回上一级目录 cd ..
返回上两级目录 cd ../..
返回home目录 cd或cd ~
返回指定目录 cd - 目录名
5. bash를 사용하여 gitee/github를 다운로드합니다: git clone [url]
[일반적인 리눅스 명령어]
/home/html/ 디렉토리의 모든 파일과 폴더를 현재 디렉토리의 html.zip으로 압축합니다.
zip -q -r html.zip /home/html
/home/html 디렉토리에 있다면 다음 명령을 실행할 수 있습니다:
zip -q -r html.zip *
【코딩 도구】
1. github에서 다운로드: git 도구를 사용하여 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 다음 명령 뒤에 링크를 붙여넣습니다.
git clone
2. 데이터 강화 앨범화
삼,
[pycharm 단축키]
- 모든 코드 축소: Ctrl + Shift + -(빼기 기호)
- 모든 코드 확장: Ctrl + Shift + +(더하기 기호)
[Pycharm 원격 설정]
다른 컴퓨터 orz 간에 파일을 전송하고 있는데 데스크탑 원격 orz가 작동하지 않고 시각적인 MobaXterm이 없습니다. 항복합니다.
주목해야 할 중요한 점은 로컬에서 코드를 변경할 때마다 uploaduploadupload를 기억해야 한다는 것입니다.
먼저 Pycharm Professional과 인터프리터를 설치하여 연결을 설정하세요.
Python 환경(즉, Python 주소)을 입력합니다. Anconada 환경인 경우 주소는 일반적으로 "/home/your usr name/.conda/envs/envs name/bin/python"입니다.
로컬 프로젝트의 이미지인 원격 서버에 파일 위치를 설정합니다. 혼란이 없도록 설정해 보세요. 앞으로는 MobaXterm으로 직접 실험을 진행하는 것도 편리합니다. (무시해도 됨)
도구에서 파일 디렉터리 매핑을 설정할 수도 있습니다.
그런 다음 구성한 인터프리터를 선택하십시오.
주의!!! 로컬 변경을 완료한 후 배포하고 업로드하는 것을 잊지 마세요.
【또 다른】
1. 환경 디스플레이 PS:
2. ModuleNotFoundError: 서버 연결 후 'xxx'라는 모듈이 나타나지 않습니다. 서버에서 구성해야 합니다!! 로컬에서는 유효하지 않습니다.
3. " 환경 위치 디렉터리가 비어 있지 않습니다. ": 해결 방법은 프로젝트 아래의 venv 폴더를 수동으로 삭제하고 Pycharm을 다시 시작한 다음 새 환경을 구성하는 것입니다.
4. CondaHTTPError: Anaconda에서 URL 문제에 대한 HTTP 000 연결 실패가 발생합니다.