以下是一些常用于深度学习训练的 Linux 指令，可以帮助你高效管理和执行训练任务：

文件管理

• 查看当前目录内容：

  ls
  

• 进入目录：

  cd 路径/到/目录
  

• 创建新目录：

  mkdir 新目录名称
  

• 删除文件或目录：
  • 删除文件：

    rm 文件名
    

  • 删除目录（递归）：

    rm -rf 目录名
    

资源监控

• 查看当前系统资源使用情况：

  top
  

• 查看 GPU 使用情况（NVIDIA GPU）：

  nvidia-smi
  

• 查看 CPU 和内存使用情况：

  htop
  

文件传输

• 从本地复制文件到远程服务器：

  scp 文件名 用户名@服务器地址:/目标路径
  

• 从远程服务器复制文件到本地：

  scp 用户名@服务器地址:/文件路径 本地路径
  

环境管理

• 查看当前 Python 版本：

  python --version
  

• 查看当前 PyTorch 版本：

  python -c "import torch; print(torch.__version__)"
  

• 创建虚拟环境（使用 venv）：

  python -m venv 环境名称
  

• 激活虚拟环境：
  • Linux/macOS：

    source 环境名称/bin/activate
    

  • Windows：

    .\环境名称\Scripts\activate
    

深度学习训练相关

• 运行 Python 脚本：

  python 脚本名.py
  

• 后台运行训练脚本并将输出保存到文件：

  nohup python 脚本名.py > output.log 2>&1 &
  

• 查看训练日志文件：

  tail -f output.log
  

GPU 分配

• 限制特定 GPU 的使用（CUDA_VISIBLE_DEVICES）：

  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 只使用 GPU 0
  

  或

  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  # 使用 GPU 0 和 1
  

安装依赖

• 安装 Python 包：

  pip install 包名
  

• 安装指定版本的 Python 包：

  pip install 包名==版本号
  

• 安装 requirements.txt 中列出的依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

日志和调试

• 查看训练进度和系统信息（用于调试）：

  watch -n 1 nvidia-smi