weixin_42726887的博客

3、就可以临时修改编码为utf-8，下次进入终端还是需要修改；

0、需求创建一个包含python和tensorflow的镜像1、创建Dockerfile文件（1）利用FROM 选择基础镜像（2）利用RUN 执行linux中的命令apt-get，安装软件（3）利用COPY将本地准备好的需要安装的包拷贝到镜像内（4）利用上一步拷贝的requirements文件内容，使用pip安装对应的包创建一个文件命名为Dockerfile的文件，里边内容如下所示：FROM python:3.7RUN apt-get clean && apt-get up

1、查找功能命令模式下，输入：方法1/要查找的内容，然后回车即可。（n光标会下移，N光标上移）方法2：?要查找的内容，然后回车即可。（N光标会下移，n光标上移）比如我查找的是self：输入为：/self就出现了如下图所示的内容。输入：nohl，就会取消高亮了如果要搜索一些符号，比如问好，就得前边先加个转移字符：\输入方法为：/\?2、替换功能2.1普通替换输入：%s/待替换的字符/想要换成的字符/gcgc会高亮显示所有匹配的字符，然后出现：y/n/a/q/l/^E/

1、visdom是什么？？visdom是facebook开发的一款可视化工具，使用pytorch训练神经网络时，可以使用visdom来实时对数据可视化。2、安装pip install visdom3、启动服务3.1 如果是本地启动服务：利用下边的命令在cmd中输入即可！python -m visdom.server然后会输出以下所示内容：visdom的默认端口是8097You can navigate to http://localhost:8097 3.2如果是想修改指定端口

1、查看文件夹占用硬盘大小du --max-depth 1 -lh 文件夹路径2、查看命令行的历史记录history会显示如下图的带编号的记录利用下边的命令就可以执行,比如要执行ll,就可以感叹号+索引号!14523、查看内存和cpu占用情况top c......

ssh连接远程服务器和配置服务器

OCI runtime create failed: container_linux.go:380: starting container process caused: exec:

因此我们在本地的容器中，创建conda环境，在线安装指定的torch和cuda，以及其他所需要的包，然后迁移到服务器的容器，切换到刚才迁移的conda虚拟环境中,理论上就可以实现gpu的使用，这样就可以很简单的针对不同的项目，创建不同的虚拟环境，在线安装对应的包了。如果已经迁移好的环境，还需要几个额外的依赖包，此时可以重新在本地的有网环境下装好，然后利用conda pack 迁移，但是一般我们的环境都装了cuda很大，不好随便迁移，所以本次gen更新提供一种新的方法，实现对缺少的几个包的安装。

1、运行.sh文件直接用./sh 文件就可以运行，但是如果想后台运行，即使关闭当前的终端也可以运行的话，需要nohup命令和&命令。（1）&命令 功能：加在一个命令的最后，可以把这个命令放在后台执行（2）nohup命令 功能：不挂断的运行命令2、查看当前后台运行的命令有两个命令可以用，jobs和ps,区别是jobs用于查看当前终端后台运行的任务...