查看下载源conda config --show-sources
conda config --show channels
增加网址conda config --add channels http://-----
conda config --set show_channels_urls yes
conda config --prepend channels http://----
删除下载网址conda config --remove channels
查看已有的虚拟环境 conda info --envs
创建虚拟环境 conda create -n py36 numpy 并安装依赖包 numpy，，py36是虚拟环境的名字
conda create -name py36 numpy（这里用全称--name的时候，到底是两个-还是一个-）
创建虚拟环境时，指定python的版本为3.6
conda create -n py36 python=3.6
验证python版本 python --version
删除虚拟环境（不要乱删，尤其是base）
conda remove -n py36 --all
切换环境
Windows： activate py36
Linux and macOS： source activate py36
退出环境
Windows：deactivate
Linux and macOS：source deactivate
Github 下载 git clone 网址
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
-c 参数表示指定对应的channel安装
删除-c pytorch才会用清华源安装
nvcc -V 查看CUDA版本
查看GPU是否可用 torch.cuda.is_availabe()
有几个可用GPU torch.cuda.device_count()
查看当前GPU号 torch.cuda.current_device()
查看显卡信息 nvidia-smi
如果有多块GPU，用.cuda(i) 来表示第 i 块CPU,且cuda() 和cuda(0) 等价
如果对在GPU上的数据进行运算，那么结果还是存放在GPU上。。。。。存储在不同位置中的数据是不可以直接进行计算的，即存放在GPU上的数据不可以直接与存放在CPU上的数据进行运算，位于不同GPU上的数据也是不能直接进行计算的
tensor([1,4,9]), device='cuda:0')
pycharm 系列快捷键
注释 ctrl+/
shift+enter 直接光标到下一行
ctrl+D 直接粘贴当前行
ctrl 并点相应的函数，左键，可以点开该函数
Tab 选中整体缩进
shift + Tab 去校整体缩进
shift + 右键 复制为地址，，，，计算机中
step into 单步执行，遇到子函数进入，并且继续单步执行
step over 单步执行，遇到子函数，把子函数整个作为一步，，，不存在子函数时，和 step into 作用一样
step out 运行断点后的所有代码 NONONO
step out 单步执行到子函数内时，用这个可以执行完子函数，并返回到上一层函数
import torchsnooper
用在函数前，@torchsnooper.snoop( ) (没有冒号)
def myfunc (mask, x):
如果要在非函数部分用这个功能，可以用 with 语句来激活TorchSnooper
with torchsnooper.snoop( ):
/ 后面是路径
后面是命令参数
plt.imshow() 函数负责对图像进行处理，并显示其格式，但是不能显示
后面要跟 plt.show()才能显示出来
国家数据网 http://data.stats.gov.cn/
任务栏设置 打开或关闭系统图标，时间显示在电脑上
StackOverFlow
conda list 列出当前环境所有的包
conda search ‘包的名字’
conda install 安装包
info 显示当前 conda 的信息，包括路径，channels等，conda版本，python版本，base environment，配置文件路径 .condarc
config 修改 .condarc 文件中配置值
remove 从一个特定的conda环境中移除一系列包
uninstall 同 remove
run 在conda环境中跑可执行程序
update 把conda包更新到最新兼容版本
upgrade 同 update
对于python中安装第三方库，一些库conda 和 pip都不能安装，只能下载 whl 文件再安装，，百度PyPI 下载
Windows下直接输 盘 切换到对应盘
盘内切换用 cd
pip install E:Pillow_6.2.0_cp37_cp37m_win_amd64.whl 绝对路径
或切换到 E 盘 pip install Pillow_6.2.0_cp37_cp37m_win_amd64.whl
C:UsersMyName.condarc
默认情况是不存在的，第一次运行 conda config 命令时，将会在 home 目录创建文件