Linux指令全网最全1(基础指令集)

本文详细介绍Linux系统中常用的11个基本命令,包括ls、pwd、cd、mkdir、touch、cp、mv、rm、vim、输出重定向和cat指令的使用方法及案例,帮助初学者快速掌握Linux操作技巧。

  1. 一个不错的查询命令的网站:man.linuxde.net
  2. 上下键可以直接显示历史使用过的命令

1.ls指令:

        列出列表下所有文件及文件夹  
        用法:#ls 路径
        相对路径:需要一个参照物:  ../上一一级目录      ./当前目录
        绝对路径:不需要参照物,直接从根'/'目录寻找对应路径
    #ls -l:表示list,表示以详细列表的形式进行展示 
	    -a:表示所有的文件/文件夹(包含了隐藏文件)
		   文件前示‘-’表示对应文档类型为文件,前面是‘d’表示文件夹

2.pwd指令:

    #pwd   (print working directory,打印当前工作目录)

3.cd命令:

    #cd命令  (change directory,改变目录)
	作用:用于切换当前的工作目录
	语法: #cd 路径
	补充: 在Linux中有一个特殊的符号“~”,表示当期用户的家目录。
	       切换方式:#cd ~

4.mkdir指令:

    指令:mkdir    (make directory,创建目录)
	语法1:#mkdir 路径  (可以是包含文件夹名称的完整路径,也可以是文件夹名称)
	语法2:#mkdir -p 路径
	语法2:#mkdir 路径1 路径2 路径3...  【一次性创建多个目录】 

5.touch指令

    指令:touch   创建文件
	语法:#touch 文件路径  【路径可以是直接的文件名也可以是路径】
	案例:使用touch在当前目录下创建一个 ,命名为Linux.txt   
	      touch Linux.txt
		  touch Linux1.txt Linux2.txt    //创建多个文件

6.cp指令

    指令:cp(copy,复制)
	作用:复制文件/文件夹到指定的位置
	语法:#cp 被复制的文档路径 文档被复制到的路径
	注意,当使用cp命令进行文件夹复制操作时需要添加选项“-r”【表示递归复制】,否则目录将被忽略

7.mv指令

    指令:mv   (move,移动 剪切)
	作用:移动文档到新的位置
	语法:#mv 需要移动的文档路径 需要保存到的位置路径
	补充:在Linux中重命名也是mv,语法和移动语法一样

8.rm命令

    指令:rm  (remove,移除,删除)
	作用:移除/删除文档
	语法:#rm 选项 需要移除的文档路径
	选项:
	    -f:force 强制删除
		-r:递归,用来删除目录  
		-rf:递归自动确认删除目录及目录下的文件
	案例:删除一个文件
        #rm /文件 -->{提示} 是否删除新文件?y
		 注意:如果在删除的时候不想平凡的输入y确认,则可以在指令中添加选项“-f”,表示force(强制)
    案例:删除一个文件夹
	    #rm -rf /henniux/    不需要确认
    案例:删除多个文档	
	    #rm -rf a Linux.txt
	案例:要删除一个目录下有公共特性的文档,例如都以Linux开头
	    #rm -f Linux*

9.vim命令

    指令:vim   (vim是一款文本编辑器)
	语法:vim 文件的路径
	作用:打开一个文件(可以不存在,也可以存在)
	案例:使用vim打开一个文件 
	退出文件:按下’shift‘+‘:’-->输入‘q’-->回车

10.输出重定向

    一般命令的输出都会显示在终端中,有些时候需要将一些命令的执行结果想要保存到文件中,进行后续的分析/统计,则这时候需要使用到输出重定向技术。
	>:覆盖输出,会覆盖掉原先的文件内容
	>>:追加输出,不会覆盖掉原先的文件内容,会在原始内容末尾处继续添加
	语法:#正常执行的指令 >/>> 文件的路径
	注意:文件可以不存在,不存在则新建
	案例:使用覆盖重定向,保存ls-la的执行结果,保存到当前目录下的ls.txt
	    #ls -la > ls.txt

11.cat指令

    作用1:cat有*直接*打开一个文件的功能。vim是打开文件并编辑
	    语法1:#cat 文件的路径
	作用2:cat还可以对文件进行合并
	    语法1:#cat 待合并的文件路径1 待合并的文件路径2 ... 待合并的文件路径n > 合并之后的文件路径
<think>嗯,用户是个小白,想要用StyleGAN训练照片的全过程,而且要求全网最详细的版本。首先,我需要确定用户的技术背景。作为小白,可能对深度学习、编程环境、硬件要求这些不太熟悉。所以,我需要从最基础的开始,逐步引导,确保每个步骤都详细易懂。 首先,硬件要求是关键。StyleGAN训练需要强大的GPU,比如NVIDIA的RTX系列。用户可能不知道显存的重要性,所以得强调至少需要8GB,推荐11GB以上。还有存储空间,数据集大,比如FFHQ需要几百GB,这点要提醒用户准备好足够的空间。 接下来是软件环境。用户可能需要安装Python、PyTorch或者TensorFlow,这里应该推荐PyTorch版本,因为现在主流。还要提到CUDA和cuDNN的安装,这对小白来说可能有点挑战,需要给出具体的版本和安装命令,比如conda安装或者pip安装。 然后是数据集准备。用户可能不知道去哪里找数据集,得列举常见的,比如FFHQ、CelebA,或者自定义数据。自定义数据需要处理成特定格式,比如1024x1024的jpg,可能需要用工具处理,比如PIL库或者OpenCV。这里要详细说明步骤,包括图片缩放、裁剪、命名规则等。 数据预处理部分,可能需要生成数据集的tfrecords或者LMDB格式,用户可能不知道这是什么,得解释清楚,并给出StyleGAN提供的工具,比如dataset_tool.py的使用方法,包括命令示例。 接下来是训练配置。用户需要选择预训练模型还是从头训练。预训练模型可以节省时间,但如果是自定义数据,可能需要调整超参数。这里要给出具体的配置文件修改示例,比如batch size、学习率,以及如何根据显存调整batch size。 训练过程部分,要详细说明启动训练的命令,比如使用train.py,指定配置文件和数据路径。还要提醒用户训练时间可能很长,需要耐心,并且建议在服务器上训练,关闭图形界面,使用nohup或者tmux保持会话。 监控训练状态,用户可能不知道如何查看日志,需要解释日志中的关键指标,比如损失函数、生成样本的保存位置。推荐使用TensorBoard,给出启动命令和查看方法。 遇到问题怎么办?比如OOM错误,这时候需要减少batch size。模式崩溃的话,检查数据质量和多样性。训练不稳定可能需要调整学习率或损失函数参数。这部分要给出具体解决方案,帮助用户排障。 生成样本部分,用户训练完后想生成图片,需要说明如何使用预训练的生成器加载检查点文件,生成随机样本或者插值动画。给出示例代码,并提醒修改模型路径和参数。 最后的高级优化,比如多GPU训练、混合精度训练、正则化方法,这些可能对小白来说有点难,但可以作为进阶内容简要介绍,让用户知道有这些选项。 总结整个流程时,要分步骤回顾,强调注意事项,比如硬件、数据质量、训练时间。鼓励用户遇到问题查文档和社区。这样用户即使遇到问题,也知道去哪里找帮助。 需要确保所有行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能公式不多,主要是在配置超参数时可能有数学表达式,比如学习率。不过用户的问题是关于StyleGAN训练的,可能涉及代码和命令更多,数学公式较少,但如果有的话要正确使用LaTeX格式。 另外,语言要口语化,避免专业术语过多,必要时解释术语。结构清晰,分步骤说明,每个步骤下有子步骤,让用户一步步跟着做。最后检查是否符合系统级指令,比如格式和中文回答的要求。</think>以下是从零开始使用StyleGAN训练照片的全流程详解(基于PyTorch版本),共分9大步骤,适用于完全零基础用户: 一、硬件要求(最低配置) $$ \text{GPU显存} \geq 8\text{GB} \quad (\text{推荐} \text{NVIDIA RTX 3090/4090}) $$ $$ \text{存储空间} \geq 500\text{GB} \quad (\text{原始数据集+生成缓存}) $$ 二、环境搭建 1. 安装Miniconda: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 2. 创建虚拟环境: ```bash conda create -n stylegan python=3.9 conda activate stylegan ``` 3. 安装PyTorch(示例为CUDA 11.8版本): ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 4. 安装StyleGAN3依赖: ```bash pip install click requests tqdm pyspng ninja imageio-ffmpeg==0.4.3 git clone https://github.com/NVlabs/stylegan3 cd stylegan3 pip install -e . ``` 三、数据集准备(以FFHQ为例) 1. 原始数据要求: - 分辨率必须为$1024\times1024$ - 格式为.jpg(质量85%) - 命名规则:`00001.jpg`, `00002.jpg`... 2. 创建数据集结构: ``` datasets/ └── mydataset/ ├── train/ │ └── 00001.jpg │ └── 00002.jpg │ └── ... └── dataset.json ``` 3. 生成数据集索引文件: ```python import os import json image_folder = "datasets/mydataset/train" image_files = sorted([f for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith(".jpg")]) labels = [[0.0] for _ in image_files] # 无标签时使用空标签 with open("datasets/mydataset/dataset.json", "w") as f: json.dump({"labels": [[fn, lbl] for fn, lbl in zip(image_files, labels)]}, f) ``` 四、数据预处理 ```bash python dataset_tool.py --source=datasets/mydataset/train --dest=datasets/mydataset.zip ``` 五、训练配置 1. 基础命令: ```bash python train.py --outdir=./training-runs --cfg=stylegan3-r --data=datasets/mydataset.zip ``` 2. 关键参数说明(根据显存调整): - `--batch=32`:批大小(每减少一半,显存需求降低约40%) - `--gamma=8`:R1正则化权重 - `--aug=ada`:启用自适应数据增强 六、训练过程监控 1. 实时日志解析: ``` tick 4 kimg 160.0 time 15m 07s sec/tick 227.4 sec/kimg 5.68 loss 14.012 D_loss 4.526 G_loss 1.732 Augment 0.000 ``` 2. 使用TensorBoard监控: ```bash tensorboard --logdir=training-runs ``` 七、常见问题解决方案 1. OOM(显存不足): $$ \text{新batch大小} = \text{原batch大小} \times \frac{\text{可用显存}}{\text{已用显存}} \times 0.9 $$ 2. 模式崩溃处理: - 增加数据多样性 - 降低学习率(例如从0.0025改为0.001) - 启用`--aug=ada` 八、生成样本(训练完成后) ```python import torch from torch_utils import misc with open("training-runs/00000-mydataset/network-snapshot-000000.pkl", "rb") as f: G = pickle.load(f)['G'].eval().cuda() z = torch.randn([1, G.z_dim]).cuda() # 潜在向量 c = None # 类别条件(无类别时设为None) img = G(z, c) # 生成图像 ``` 九、高级优化技巧 1. 渐进式训练(分辨率从低到高): ```bash python train.py --cfg=stylegan3-t --resume=pretrained/ffhq.pkl --outdir=./training-runs --data=datasets/mydataset.zip ``` 2. 混合精度训练(节省显存): ```bash export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 ``` 3. 多GPU训练: ```bash torchrun --nproc_per_node=2 train.py ... ``` 注意事项: 1. 初始训练需约24-72小时(取决于数据集大小) 2. 每1000次迭代自动保存快照 3. 推荐使用`--resume`参数继续中断的训练 完整训练流程可能需要3-7天时间,建议使用Linux系统+专业级GPU进行训练。如遇问题,可通过`nvidia-smi`监控显存使用,使用`htop`监控CPU负载。
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