@ 디스크 용량 확인
df -h : 디스크 남은 용량 확인
df . -h : 현재 경로의 디스크 남은 용량 확인
du . -h | sort -h (r) : 현재 경로의 폴더 용량 확인
@ 디렉터리, 파일 제거
rm -r [폴더명] : 하위 디렉터리까지 제거 (-h : 삭제할지 질문)
@ ipynb_checkpoint & pycache 제거
find . -type d -name '.ipynb_checkpoints' -exec rm -r {} \;
find . -type d -name 'pycache' -exec rm -r {} \;
@ conda/pip cache 파일 삭제
conda clean --all
pip cache purge
@ 압축
tar : 파일, 디렉터리를 하나로 통합
tar 생성 : tar -cvf [파일명][통합할 폴더명] ex) tar -cvf achive-name.tar directory-name
tar 풀기 : tar -xvf [파일명][-C 경로] ex) tar -xvf achive-name.tar
zip 생성 : zip -r compressed.zip ./compressed
tar.gz : tar 상태에서 gzip으로 압축
tar.gz 압축 : tar -zcvf [압축명][압축할 폴더(파일)명] ex) tar -zcvf achive-name.tar.gz directory-name
tar.gz 압축풀기 : tar -zxvf [압축파일명][-C 경로] ex) tar -zxvf achive-name.tar.gz
zip 압축풀기 : unzip compressed.zip (현재위치에 폴더 없이 풀림)
zip 특정폴더에 압축풀기 : unzip compressed.zip -d ./compressed (폴더는 미리 만들어야함)
압축 해제하지 않고 압축파일 내의 목록 출력 : unzip -l compressed.zip
@ GPU 사용
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 python train.py # gpu 할당 in terminal
@ 서버 가상환경 설정
conda create -n 가상환경이름 python=파이썬버전 # 가상환경 생성
conda activate 가상환경이름 # 가상환경 실행
conda install ipykernel
ipython kernel install --user --name=가상환경이름 # kernel 등록
jupyter kernelspec list
jupyter kernelspec uninstall 커널이름 # kernel 지우기
conda env remove --n 가상환경이름 # 가상환경 지우기
conda env list # 가상환경 리스트
conda install -n 가상환경이름 -y 패키지이름 # 가상환경에 패키지 설치
conda install -n "나의가상환경이름" pytorch torchvision torchaudio -c pytorch # 가상환경에 pytorch 설치
conda install -n "나의가상환경이름" -c anaconda tensorflow-gpu==2.2.0 # 가상환경에 tensorflow-gpu 설치
pip3 install torch torchvision torchaudio
@ 주피터노트북에 가상환경 연결
pip install jupyter notebook
python -m ipykernel install --user --name 가상환경이름 --display-name "표시할 커널이름"
@ 폴더 복제
cp -r foler_name folder_name2 : 이름 바꿔서 현재 경로에 복제
@ 패키지 설치/삭제
[pip/conda][install/uninstall] 패키지명
@ RTX 3090 지원 pytorch 설치
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
@ 메모리 사용량 확인
free -mh
@ 파일이름 텍스트파일로
ls /opt/dataset/fish/*jpg > fish_train.txt
@ gpu 정보
gpustat : gpu 사용량
gpustat -i : gpu 사용량 실시간
nvidia-smi : gpu 상세확인, cuda version 확인
@ 파일/폴더 이름 변경
mv 원본이름 변경할이름
@ 확장자 일괄 변경
for f in *.기존; do mv -- "{f%.기존}.신규"; done
@ 가상환경 python 버전 변경
python -V : 파이썬 버전 확인
conda search python : 사용 가능한 python list 확인
conda install python=x.x.x : 파이썬 버전 변경
@ tmux 명령어
tmux # 터미널에서 tmux 실행
tmux exit # 터미널에서 실행한 tmux 종료 -> session 삭제됨
tmux ls # session 목록 확인
tmux new -s session_name # 터미널에서 새 session 생성
tmux attach(a) -t session_name # 터미널에서 특정 session 들어가기
tmux switch-client -t session_name # tmux 창에서 session 전환
tmux kill-session -t session_name # 특정 session 삭제
