Ubuntu常用终端指令集合

打开网络连接：sudo pppoeconf
联网：sudo pon dsl-provider
断网：sudo poff

修改环境变量：sudo gedit ~/.bashrc
生效环境变量：source ~/.bashrc
运行sh文件：在该文件目录下终端sudo sh xxxx.sh

查看GPU信息：nvidia-smi
查看GPU型号：lspci | grep -i nvidia
查看NVIDIA驱动版本：sudo dpkg --list | grep nvidia-*
验证显卡驱动版本：cat /proc/driver/nvidia/version
查看cuda版本：nvcc -V
查看cudnn版本：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Conda:
查看conda安装列表:conda list
查看虚拟环境列表:conda env list
conda创建新的环境：conda create -n yourName python=3.5
激活虚拟环境：source activate TF1.11
退出虚拟环境：source deactivate yourName
conda在指定环境下安装包：
conda install -n env_name pandas

获得root权限：sudo su
ubuntu中ananconda使用conda命令权限不足：sudo chmod -R 777 anaconda3
使用pip安装tensorflow指定版本：pip install tensorflow-gpu==1.11.0
控制音量界面：pavucontrol

在终端安装run文件：
sudo chmod +x cuda_9.2.148_396.37_linux.run（添加可执行）
./cuda_9.2.148_396.37_linux.run
安装whl文件：
pip install xxxxx.whl
安装deb文件：
sudo dpkg -i 安装包名称.deb

更改cuda版本（在bash文件中更改最后几行的cuda版本数字即可）
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$L{D}_{L}IBRAR{Y}_{P}ATHexportCUD{A}_{H}OME=/usr/local/cuda-8.0exportPATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
（最后再source ~/.bashrc）
（如有需要）更改cudnn版本：
$ cd /usr/local
$ sudo tar -xzvf ~/下载/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

vi .bashrc进入到终端黑框改环境变量时：按i进入编辑模式，（两个变量路径用：隔开）编辑完按ESC退出命令行模式，按shift+：键（下面会出现冒号）再按x保存，回车退出，再source .bashrc