本文介绍了如何配置和管理Python运行环境，包括设置.bashrc文件以管理环境变量，激活和退出特定Python环境的方法，以及如何检查GPU、内存和CPU使用情况。此外还涉及了动态库链接时的路径问题解决方案。
.bashrc .theanorc 后面rc 指的是 runtime config
openmp 指的是是否开启CPU的multi process 多和处理。
在终端里面激活环境： source activate python27 source deactivate
在终端里面运行Python 语句，第一种方法是Python 直接进入Python交互环境。 第二种方法是 Python -c 'import sys; print sys.platform' 注意两条语句中间是分号。
python里面， print os.getenv('PATH')可以打印环境变量PATH的所有路径。
终端窗口里面输入 export 可以查看所有的环境变量。 如果想添加环境变量 可以 export EXAMPLE=‘I LIKE LINUX ENV’.
终端里面： nvidia-smi free -m top 分别查看GPU ，内存， CPU 的使用情况
Sanity check: The bin subfolder should contain an nvcc program. This folder is called the cuda root directory.
程序链接时动态库路径问题，有两种方式（1）/etc/ld.so.conf (2) LD_LIBRARY_PATH 环境变量。 其中修改环境变量又有两种方式，1，永久性，
/home/.bashrc 2 只对本次有效，直接在终端，或者程序中 export 环境变量。
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit (没有用 conda install cudatoolkit=8.0)
openmp 指的是是否开启CPU的multi process 多和处理。
在终端里面激活环境： source activate python27 source deactivate
在终端里面运行Python 语句，第一种方法是Python 直接进入Python交互环境。 第二种方法是 Python -c 'import sys; print sys.platform' 注意两条语句中间是分号。
python里面， print os.getenv('PATH')可以打印环境变量PATH的所有路径。
终端窗口里面输入 export 可以查看所有的环境变量。 如果想添加环境变量 可以 export EXAMPLE=‘I LIKE LINUX ENV’.
终端里面： nvidia-smi free -m top 分别查看GPU ，内存， CPU 的使用情况
Sanity check: The bin subfolder should contain an nvcc program. This folder is called the cuda root directory.
程序链接时动态库路径问题，有两种方式（1）/etc/ld.so.conf (2) LD_LIBRARY_PATH 环境变量。 其中修改环境变量又有两种方式，1，永久性，
/home/.bashrc 2 只对本次有效，直接在终端，或者程序中 export 环境变量。
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit (没有用 conda install cudatoolkit=8.0)
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