查看 Linux 发行版名称 和 版本号 的多种方法

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如何查看Linux发行版的名称和版本号 在本文中，我将向您介绍如何在Linux系统中查看发行版的名称和版本号。通过上述方法之一，您可以方便地查看Linux发行版的名称和版本号。无论您是在命令行界面还是图形界面中使用Linux，都可以使用这些命令来获取所需的信息。lsb_release命令是Linux标准库支持项目（Linux Standard Base）的一部分，它提供了有关Linux发行版的信息。大多数Linux发行版都在/etc目录下包含一个名为os-release的文件，其中包含有关操作系统的信息。如果您有任何其他问题，请随时提问。 阅读详情

如果你加入了一家新公司，要为开发团队安装所需的软件并重启服务，这个时候首先要弄清楚它们运行在什么发行版以及哪个版本的系统上，你才能正确完成后续的工作。作为系统管理员，充分了解系统信息是首要的任务。

查看 Linux 发行版名称和版本号有很多种方法。你可能会问，为什么要去了解这些基本信息呢？

因为对于诸如 RHEL、Debian、openSUSE、Arch Linux 这几种主流发行版来说，它们各自拥有不同的包管理器来管理系统上的软件包，如果不知道所使用的是哪一个发行版的系统，在软件包安装的时候就会无从下手，而且由于大多数发行版都是用 systemd 命令而不是 SysVinit 脚本，在重启服务的时候也难以执行正确的命令。

下面来看看可以使用那些基本命令来查看 Linux 发行版名称和版本号。

方法总览

方法 1： lsb_release 命令

方法 2： /etc/*-release 文件

方法 3： uname 命令

方法 4： /proc/version 文件

方法 5： dmesg 命令

方法 6： Yum/Dnf 命令

方法 7： RPM 命令

方法 8： APT-GET 命令

方法 1： lsb_release 命令

LSB（Linux 标准库Linux Standard Base）能够打印发行版的具体信息，包括发行版名称、版本号、代号等。

# lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 16.04.3 LTS
Release: 16.04
Codename: xenial

 

方法 2： /etc/*-release 文件

release 文件通常被视为操作系统的标识。在 /etc 目录下放置了很多记录着发行版各种信息的文件，每个发行版都各自有一套这样记录着相关信息的文件。下面是一组在 Ubuntu/Debian 系统上显示出来的文件内容。

# cat /etc/issue
Ubuntu 16.04.3 LTS \n \l

# cat /etc/issue.net
Ubuntu 16.04.3 LTS

# cat /etc/lsb-release
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=16.04
DISTRIB_CODENAME=xenial
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 16.04.3 LTS"

# cat /etc/os-release
NAME="Ubuntu"
VERSION="16.04.3 LTS (Xenial Xerus)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 16.04.3 LTS"
VERSION_ID="16.04"
HOME_URL="http://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="http://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="http://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
VERSION_CODENAME=xenial
UBUNTU_CODENAME=xenial

# cat /etc/debian_version
9.3

下面这一组是在 RHEL/CentOS/Fedora 系统上显示出来的文件内容。其中 /etc/redhat-release 和 /etc/system-release 文件是指向 /etc/[发行版名称]-release 文件的一个连接。

# cat /etc/centos-release
CentOS release 6.9 (Final)

# cat /etc/fedora-release
Fedora release 27 (Twenty Seven)

# cat /etc/os-release
NAME=Fedora
VERSION="27 (Twenty Seven)"
ID=fedora
VERSION_ID=27
PRETTY_NAME="Fedora 27 (Twenty Seven)"
ANSI_COLOR="0;34"
CPE_NAME="cpe:/o:fedoraproject:fedora:27"
HOME_URL="https://fedoraproject.org/"
SUPPORT_URL="https://fedoraproject.org/wiki/Communicating_and_getting_help"
BUG_REPORT_URL="https://bugzilla.redhat.com/"
REDHAT_BUGZILLA_PRODUCT="Fedora"
REDHAT_BUGZILLA_PRODUCT_VERSION=27
REDHAT_SUPPORT_PRODUCT="Fedora"
REDHAT_SUPPORT_PRODUCT_VERSION=27
PRIVACY_POLICY_URL="https://fedoraproject.org/wiki/Legal:PrivacyPolicy"

# cat /etc/redhat-release
Fedora release 27 (Twenty Seven)

# cat /etc/system-release
Fedora release 27 (Twenty Seven)

 

方法 3： uname 命令

uname（unix name 的意思） 是一个打印系统信息的工具，包括内核名称、版本号、系统详细信息以及所运行的操作系统等等。

# uname -a
Linux localhost.localdomain 4.12.14-300.fc26.x86_64 #1 SMP Wed Sep 20 16:28:07 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

以上运行结果说明使用的操作系统版本是 Fedora 26。

 

方法 4： /proc/version 文件

这个文件记录了 Linux 内核的版本、用于编译内核的 gcc 的版本、内核编译的时间，以及内核编译者的用户名。

# cat /proc/version
Linux version 4.12.14-300.fc26.x86_64 ([email protected]) (gcc version 7.2.1 20170915 (Red Hat 7.2.1-2) (GCC) ) #1 SMP Wed Sep 20 16:28:07 UTC 2017

 

方法 5： dmesg 命令

dmesg（展示信息display message 或驱动程序信息driver message）是大多数类 Unix 操作系统上的一个命令，用于打印内核的消息缓冲区的信息。

# dmesg | grep "Linux"
[ 0.000000] Linux version 4.12.14-300.fc26.x86_64 ([email protected]) (gcc version 7.2.1 20170915 (Red Hat 7.2.1-2) (GCC) ) #1 SMP Wed Sep 20 16:28:07 UTC 2017
[ 0.001000] SELinux: Initializing.
[ 0.001000] SELinux: Starting in permissive mode
[ 0.470288] SELinux: Registering netfilter hooks
[ 0.616351] Linux agpgart interface v0.103
[ 0.630063] usb usb1: Manufacturer: Linux 4.12.14-300.fc26.x86_64 ehci_hcd
[ 0.688949] usb usb2: Manufacturer: Linux 4.12.14-300.fc26.x86_64 ohci_hcd
[ 2.564554] SELinux: Disabled at runtime.
[ 2.564584] SELinux: Unregistering netfilter hooks

 

方法 6： Yum/Dnf 命令

Yum（Yellowdog 更新器修改版Yellowdog Updater Modified）是 Linux 操作系统上的一个包管理工具，而 yum 命令被用于一些基于 RedHat 的 Linux 发行版上安装、更新、查找、删除软件包。

# yum info nano
Loaded plugins: fastestmirror, ovl
Loading mirror speeds from cached hostfile
 * base: centos.zswap.net
 * extras: mirror2.evolution-host.com
 * updates: centos.zswap.net
Available Packages
Name : nano
Arch : x86_64
Version : 2.3.1
Release : 10.el7
Size : 440 k
Repo : base/7/x86_64
Summary : A small text editor
URL : http://www.nano-editor.org
License : GPLv3+
Description : GNU nano is a small and friendly text editor.

下面的 yum repolist 命令执行后显示了 yum 的基础源仓库、额外源仓库、更新源仓库都来自 CentOS 7 仓库。

# yum repolist
Loaded plugins: fastestmirror, ovl
Loading mirror speeds from cached hostfile
 * base: centos.zswap.net
 * extras: mirror2.evolution-host.com
 * updates: centos.zswap.net
repo id repo name status
base/7/x86_64 CentOS-7 - Base 9591
extras/7/x86_64 CentOS-7 - Extras 388
updates/7/x86_64 CentOS-7 - Updates 1929
repolist: 11908

使用 dnf 命令也同样可以查看发行版名称和版本号。

# dnf info nano
Last metadata expiration check: 0:01:25 ago on Thu Feb 15 01:59:31 2018.
Installed Packages
Name : nano
Version : 2.8.7
Release : 1.fc27
Arch : x86_64
Size : 2.1 M
Source : nano-2.8.7-1.fc27.src.rpm
Repo : @System
From repo : fedora
Summary : A small text editor
URL : https://www.nano-editor.org
License : GPLv3+
Description : GNU nano is a small and friendly text editor.

 

方法 7： RPM 命令

RPM（红帽包管理器RedHat Package Manager）是在 CentOS、Oracle Linux、Fedora 这些基于 RedHat 的操作系统上的一个强大的命令行包管理工具，同样也可以帮助我们查看系统的版本信息。

# rpm -q nano
nano-2.8.7-1.fc27.x86_64

 

方法 8： APT-GET 命令

Apt-Get（高级打包工具Advanced Packaging Tool）是一个强大的命令行工具，可以自动下载安装新软件包、更新已有的软件包、更新软件包列表索引，甚至更新整个 Debian 系统。

# apt-cache policy nano
nano:
 Installed: 2.5.3-2ubuntu2
 Candidate: 2.5.3-2ubuntu2
 Version table:
 * 2.5.3-2ubuntu2 500
 500 http://nova.clouds.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates/main amd64 Packages
 100 /var/lib/dpkg/status
 2.5.3-2 500
 500 http://nova.clouds.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 Packages

 

原文地址：https://linux.cn/article-9586-1.html

via: https://www.2daygeek.com/check-find-linux-distribution-name-and-version/

作者：Magesh Maruthamuthu 译者：HankChow 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

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原文链接：https://linux.cn/article-9586-1.html>
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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技巧1——怎样查看linux发行版本名称和版本号？

假如我们加入了一家新公司，需要为开发团队安装所需要的软件并且重启服务 首先要弄清楚它们运行在什么发行版本上以及在哪个版本的系统上，才能正确的完成后续的工作 作为一名系统管理员，充分了解系统信息是首要的任务 对于rhel、debian、opensuse、archlinux这几种主流发行版本来说，它们各自拥有不同的包管理器来管理系统上的软件包 如果不知道使用的是哪一个发行版本的系统，在软件包安装的时...

ymeng9527的博客 6万+

【转载】查看 Linux 发行版名称和版本号的 8 种方法

转载自：https://linux.cn/article-9586-1.html 如果你加入了一家新公司，要为开发团队安装所需的软件并重启服务，这个时候首先要弄清楚它们运行在什么发行版以及哪个版本的系统上，你才能正确完成后续的工作。作为系统管理员，充分了解系统信息是首要的任务。 查看 Linux 发行版名称和版本号有很多种方法。你可能会问，为什么要去了解这些基本信息呢？ 因为对于诸如 RHEL、Debian、openSUSE、Arch Linux 这几种主流发行版来说，它们各自拥有不同的包管理器来管理系统

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如何查看LINUX发行版的名称及其版本号

查看LINUX发行版的名称及其版本号的命令,这些信息对于添加正确的软件更新源很有用，而当你只能在命令行下工作的时候，下面的方法可以帮忙。 一、查看Linux内核版本命令（两种方法）： 1、cat /proc/version [root@localhost ~]# cat /proc/version Linux version 2.6.18-194.8.1.el5.cen...

dev_zyx的博客 1万+

查看LINUX发行版的名称及其版本号

下面讲讲如何查看系统发行版和版本号。查看LINUX发行版的名称及其版本号的命令,这些信息对于添加正确的软件更新源很有用，而当你只能在命令行下工作的时候，下面的方法可以帮忙。 一、查看Linux内核版本命令（2种方法）： 1、cat /proc/version [root@localhost ~]# cat /proc/version Linux version 2.6.18-194.8.1.el5...

weixin_39417086的博客 825

查看Linux发行版名称和版本号

lsb_release -a LSB（Linux 标准库Linux Standard Base）能够打印发行版的具体信息，包括发行版名称、版本号、代号等。 示例CentOS [root@aliyun ~]# lsb_release -a LSB Version: :core-4.1-amd64:core-4.1-noarch Distributor ID: CentOS Description: CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) Release: 7.7.1908 C

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Linux运行版名称,查看 Linux 发行版名称和版本号的 8 种方法

方法 1： lsb_release 命令LSB(Linux 标准库Linux Standard Base)能够打印发行版的具体信息，包括发行版名称、版本号、代号等。# lsb_release -aNo LSB modules areavailable.DistributorID:UbuntuDeion:Ubuntu16.04.3LTSRelease:16.04Codename:xenial方法 2...

weixin_35838019的博客 607

查看Linux系统名和发行版

1、第一种方法： # lsb_release -a LSB Version: :core-4.0-ia32:core-4.0-noarch:graphics-4.0-ia32:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-ia32:printing-4.0-noarch Distributor ID: CentOS Description: CentOS release 5.7 (Final) Release: 5.7 Codename: Final 这个

a864636467的博客 1694

linux 查看发行版 名称 版本号

查看Linux发行版名称及版本号 对于linx发行版及版本号的查看有如下几种方法，当一种方法失效的时候可以试试其他几种： cat /etc/os-release [vagrant@k8s-master ~]$ cat /etc/os-release NAME="CentOS Linux" # 不带版本号且适合人类阅读的操作系统名称 VERSION="7 (Core)" # 操作系统的版本号。禁止包含操作系统名称，但是可以包含适合人类阅读的发行代号。 ID="centos" # 小写字母表示的操作系

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