Linux知识记录

小半 • 2023年1月12日下午2:07 • Python • 阅读 326

Linux 下压缩和解压缩

.zip

unzip -o UNET_example.zip 备注：将UNET_example.zip解压到当前文件夹 -o:不提示的情况下覆盖文件

.tar

tar xvf FileName.tar 解包

tar cvf FileName.tar DirName（注：tar是打包，不是压缩！）

.tar.gz

tar zxvf FileName.tar.gz 解压

tar zcvf FileName.tar.gz DirName 压缩

.gz

gunzip FileName.gz 解压1

gzip -d FileName.gz 解压2

gzip FileName 压缩

.zip

unzip FileName.zip 解压

zip FileName.zip DirName 压缩

.rar

rar a FileName.rar 解压

rar e FileName.rar 压缩

rz 上传和 sz 下载

rz上传：

先输出rz 然后回车

然后shift加右键选择send file 然后找到需要上传的文件。

sz下载：

sz 文件名然后shift加右键选择recieve file，放到相应的位置

查看进程一些信息

查看进程时间：

ps -eo pid,lstart,etime,cmd | grep 60888 备注：60888 是pid编号

查看目前运行的脚本

ps aux| grep xx.py

查看PID 265570的用户是谁

ps aux| grep 265570

查看linux系统内存

拷贝

拷贝文件夹里面内容（这不包括这个文件夹的本身，保存文件夹下的内容）：

cp -r /home/packageA/* /home/cp/packageB/
或者
cp -r /home/packageA/. /home/cp/packageB/

拷贝文件夹里面内容（包括这个文件夹的本身）：

cp -r /home/packageA /home/packageB

运行命令之后packageB文件夹下就有packageA文件夹了。

设置别名

alias gpu-stat=‘watch -n1 nvidia-smi’

在linux的.barshc文件最后加上 alias gpu-stat=‘watch -n1 nvidia-smi’

然后source .barshc 就可以用gpu-stat这个别名了

逻辑cpu核数

总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数

总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数

查看物理CPU个数

查看每个物理CPU中core的个数(即核数)

cat /proc/cpuinfo| grep “cpu cores”| uniq或者grep ‘core id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l

查看逻辑CPU的个数

cat /proc/cpuinfo| grep “processor”| wc -l或者grep ‘processor’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l

**查看CPU信息（型号）**cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c

或者dmidecode -s processor-version

#查看内存信息cat /proc/meminfo

这个逻辑CPU数也可以：用htop看的就是逻辑CPU数

使用git下载github上数据

先复制一个链接：https://github.com/HansBambel/SmaAt-UNet.git

输入： git clone git://github.com/HansBambel/SmaAt-UNet

查看linux版本信息：

cat /proc/version

脚本运行将日志分离：

在运行部分脚本的时候，有时候可能会有很多不影响代码的异常输出，这样和你实际要看的输出会输出在一起很麻烦观感，比如：

用
nohup python -Bu MakeDataBaseForCNN_multixsRawResolution.py >>good_MakeDataBaseForCNN_multixsRawResolution.log 2>>error_MakeDataBaseForCNN_multixsRawResolution.log &
即可将正常日志和异常日志分别保存