Environment

個人的にLinuxでよく使うコマンドリスト

なだらかに上のほうが基本的・重要なコマンドになっています。
Linux(UNIX)のコマンドは山程ありますが、とりあえずこれらを抑えておけば、なんとかなる(と思っています)。

cp [前] [後]
「前」のファイルを「後」の場所へコピー。

cd [移動先]
change directory. ターミナル上の現在の場所から移動。

ls (-lで詳細表示)
現在のディレクトリにあるファイルやディレクトリを表示。
*でワイルドカード指定。(このコマンド以外にも使える)

sudo chmod -R a+rwx [場所]
その「場所」にあるファイルなどのパーミッションを読み・書き・実行が可能に変更。ちなみにa+rwxは「すべてのユーザ(a)に読み書き実行(rwx)の権限を付与する(+)」という意味。

sudo apt-get install [何か]
「何か」をインストール。ちなみにですが、sudoとpipは同時に使ってはダメ!

Ctrl + C (コマンドじゃないけど重要)
プログラムの終了。

source ./[シェルスクリプト名]
シェルスクリプトの実行。

mkdir [ディレクトリ名]
ディレクトリの作成。

touch [ファイル名]
ファイルの作成。

rm -r [ディレクトリ名]
ディレクトリの削除。-rは再帰的な削除のため。

cat [ファイル名]
ファイルの内容をターミナル上に表示。(編集はできない。)

sudo nano ~/.bashrc
bashrc(bash[シェルの一種]の設定ファイル)の編集。最初のうちはエディタはnanoが楽でいいと思う。設定が終わればsource ~/.bashrcで変更したbashrcを再読み込みすること。

export [環境変数]
環境変数を設定。

htop (もしくはtop)
システムの状況を表示。htopの場合は、事前にパッケージのインストールが必要。

man [コマンド名]
コマンドの詳細表示。

history
今までに使用してきたコマンドを一覧で表示。

grep -r [探したいもの] [探す範囲]
「探したいもの」を探す。

which [コマンド名]
「コマンド名」のフルパスを表示。

mkvirtualenv --python=/usr/local/bin/python3 [名前]
python3での仮想環境を作成。仮想環境の作成方法は複数あります。

conda create -n [名前] python=[バージョン]
anacondaを使って仮想環境を作成する方法。

conda activate [名前] / conda deactivate
同じくanacondaで作成した仮想環境に入る。出る。

sudo sh -c "echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches"
キャッシュメモリの解放

sudo rm -rf ~/.local/share/Trash/files/*
sudo rm -rf ~/.local/share/Trash/info/*

ゴミ箱の中身を消す(参考

ネットワーク関連

ifconfig
IPアドレスを表示(Windowsならipconfig

ping [IPアドレス]
自分が接続したいサーバーにpingをすることで、まず通信ができているかを確認できる。ネットワーク関連のトラブルシューティングによく使われる。ちなみに ping 8.8.8.8とすると、Googleのサーバーに接続するので、ホストがネットに接続しているかを確認できる。

ssh [username]@[hostname]
SSH(Secure SHell)を使って、他のサーバーにログインする。ただし、サーバー側で事前にsudo apt install openssh-serverと入力して、openssh-serverをインストールしておくことが必要。

scp -r [移動させたいもの] [username]@[IPアドレス]:~/

SSHによるリモートコピー。[username]@[IPアドレス]:~/が移動先であり、この例であれば、リモートマシンのhomeディレクトリになる。

Git関連

一連のコミットの流れ

  1. git add .
  2. git commit -m "description about commit"
  3. git push origin master

*2回目からは最初にgit pull origin masterを入力する必要がある場合も。
なお、"description about commit"の部分は、そのコミットに合わせた内容を書くこと。

GPU関連

nvidia-smi (-l 時間で単位時間ごとに更新)
GPUの詳細表示。

nvcc -V
CUDAのバージョンを表示。

GPU

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

CUDA

function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; }
function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
check libcuda
check libcudart

CUDA(libcuda, libcudart)のバージョンを表示。

cuDNN

function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; }
function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
check libcudnn

cuDNN(libcudnn)のバージョンを表示。

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