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Linux云GPU训练yolov5,conda开了一个虚拟的conda 环境,利用conda虚拟环境中的python

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Linux云GPU训练yolov5,conda开了一个虚拟的conda 环境,利用conda虚拟环境中的python

#昨天师兄给了一个组里的云GPU账号,激动的心颤动的手。。。面对黑窗口傻了。。Linux不太会,命令都忘了。用起来有点生疏,今天有时间把环境配置好了

记录一下。。。

1、有之前安好的miniconda3,自己开了一个虚拟的conda 环境,conda的基础命令:

#查看conda版本
conda -v
#查看已有的虚拟环境
conda env list
#创建conda虚拟环境,env_name:为虚拟环境的名字,x.x为python的名字,
conda create -n env_name python = x.x
#删除conda虚拟环境
conda remove -n env_name --all
#激活
conda activate env_name
#关闭
conda deactivate 

#####
以下命令必须在已进入虚拟环境的情况下执行
#####
# 查看已安装的package
conda list
# 安装某个package
conda install [package]
# 删除某个package
conda remove [package]
# 更新某个package
conda update [package]

# 更新conda,保持conda最新
conda update conda

2、遇到一个卡就是本地上传文件有带宽的限制,所以从百度云盘下载到云服务器

#采用bypy(用法百度一下,如果使用 bypy info 有错误,可能是python版本有问题,最好3.6以上,我的是3.7,如果版本太低,在3中有我的解决思路)
#bypy下载文件的命令
#安装bypy工具
pip install bypy
#认证自己的网盘账号
bypy info
#,执行命令后,有一个链接,在登录百度网页版的浏览器上打开链接,获取验证码,输入后就验证完事了
#在网盘的“应用数据”中存入文件,作为中转文件夹
#查看目录下的文件
bypy list
#下载当前目录下的所有文件或指定文件
bypy downdir -v 
#或者
bypy downdir filename -v
#更多命令和使用帮助
bypy -h

3、由于服务器上放了很多版本的python,我要使用的是conda虚拟环境中的版本,所以需要修改一下环境变量(利用虚拟环境中的python,可作为2中python版本过低的一种解决思路)

1、修改~/.bashrc,之前不会vim,现学的vim编辑,差一点整错。。。。
vim ~/.bashrc
2、添加环境变量,学到一点,linux下添加环境变量。。呵呵。。。。
export PATH=/home/zhangsan/miniconda3/envs/envs_name/bin:$PATH
不要写成!!!!
export PATH=$PATH:/home/zhangsan/miniconda3/envs/envs_name/bin
这样的化先在¥PATH中找,如果有就不会在/home/zhangsan/miniconda3/envs/envs_name/bin找了
3、source -/.bashrc

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