记录一些学校服务器使用过程中遇到的一些问题

screen

与conda冲突

在开screen会话之前，不要先激活conda虚拟环境，不要在conda环境下开screen。否则可能会出现进入conda环境import某个包不成功，但是明明已经安装了那个包的情况。

断网后重连

可能会出现某个screen 显示attach无法进入

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#先退出再重进
screen -d name

关闭所有screen

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screen -ls|awk 'NR>=2&&NR<=20{print $1}'|awk '{print "screen -S "$1" -X quit"}'|sh

Cuda

显存泄露

有时程序提前终止但是显存没有释放，可能还有隐藏进程

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ps -A -ostat,ppid,pid,cmd | grep -e '^[Zz]'
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#批量清除显卡残留进程，会将显卡中所有进程清楚，谨慎使用
fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sh
#清楚指定显卡进程
fuser -v /dev/nvidia2 |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sh

CPU

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#查看CPU 型号
cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c

#查看 CPU个数 
cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l

#查看每个CPU的核数
cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq

#查看逻辑CPU的个数，即超线程数量
cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l

文件

上传百度云

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#安装 bypy包
pip install bypy

bypy info
#会得到一个链接https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/authorizexxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 复制到网页打开授权登录百度网盘
#将网页中的授权码复制到命令行，按下回车键等一会就可以上传文件了


#上传文档
bypy upload filename
bypy syncdown filename

#下载文件
bypy downfile filename
bypy syncdown filename
bypy downdir path #可以选择文件夹

打开百度网盘，会发现文件存在 我的网盘/我的应用数据/bypy 路径下

参考

Linux Ubuntu 18将本地文件上传到百度云盘

bypy-命令行下使用百度网盘

查看文件

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sed -n -3p filename    # 查看第3行
sed -n -e 3p -e 5p filename    # 查看第3行和第5行
sed -n 3,5p filename   # 查看第3-5行

head -n 5 filename #查看文件前五行
tail -n 5 filename #后五行

wc -l filename #查看文件总的行数

远程连接

sshd

安装ssh：

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yum install ssh

启动ssh：

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service sshd start

登录远程服务器：

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ssh -p 50022 my@127.0.0.1
输入密码：
my@127.0.0.1:
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sudo service ssh start/stop/restart #来启动/停止/重启sshd
systemctl start sshd   ##开启服务
systemctl stop sshd    ##关闭服务
systemctl restart sshd ##重启服务
systemctl reload sshd  ##重新加载服务配置
systemctl enable sshd  ##设定服务开机启动
systemctl disable sshd ##设定服务开机不启

Conda

管理python包

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#类似pip的安装管理器
conda install package_name

#可以指定安装包的版本
conda install numpy=1.10
#移除一个包
conda remove package_name
#升级package包
conda update package_name

#查看所有package
conda list
#支持模糊查询
conda  search search_term

#对于使用conda install不可用的软件包，可以尝试通过Anaconda.org通道下载
#要从Anaconda.org下载到当前环境，我们将通过键入我们想要的包的完整的URL来指定Anaconda.org作为“通道”。
#在浏览器中，转到[http://anaconda.org](http://anaconda.org)。我们正在寻找一个名为“bottleneck”的包，在左上角名为“Search Anaconda Cloud”的框中，输#入“bottleneck”，然后单击“Search”按钮
conda install --channel https://conda.anaconda.org/pandas bottleneck

虚拟环境

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#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 
conda info -e

#创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=x.x

#删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all