2025-04-09, 20:40-今日內容

Linux 在ipad上tmux 牛逼的分屏从Mac book 迁移资料去linux上训练的流程： Mkdir快速创建两个文件路径同时在两个路径下创建两个文件 Mac view的快捷键：list 是command 2

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Linux 在ipad上tmux 牛逼的分屏永远记住control b 就是让tmux 听你的指令 % 就是左右分屏 “ 就是上下分屏

想要去某个屏幕就是告诉他 control b 然后quest他也就是按一下q 他就会告诉你屏幕号码我们就可以按下数值切换

如果屏幕很少，就可以简单的说control + b 下一个就是o （哦耶）切换下一个就是b （back）

#tmux

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从Mac book 迁移资料去linux上训练的流程：太好了！你有一台配备 4090 的 Linux 机，训练速度会直接飙升！🚀

下面我手把手带你完成从 Mac 迁移到 Linux + 4090 训练环境的整个流程：

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🧳 第一步：把当前代码和数据从 Mac 复制到 Linux

你有两种简单选择：

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✅ 方法一：用 scp 命令（最推荐，安全快速）

在 Mac 上打开终端，进入你的项目路径，比如：

cd ~/lstm_embedding

然后运行：

scp -r ./* your_linux_username@your_linux_ip:~/lstm_embedding/

•	把 your_linux_username 换成你 Linux 上的用户名
•	把 your_linux_ip 换成你 Linux 的 IP 地址（你可以用 ifconfig 或路由器里查）
•	~/lstm_embedding/ 是你在 Linux 上想放项目的位置（会自动创建）

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✅ 方法二：用 Git（适合你项目版本管理）

如果你已经有 Git 仓库：

cd ~/lstm_embedding git init git add . git commit -m “first commit”

创建一个远程仓库，比如 GitHub 或 GitLab，然后推上去：

git remote add origin git@github.com:yourname/lstm_embedding.git git push -u origin master

然后你在 Linux 上：

git clone git@github.com:yourname/lstm_embedding.git

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⚙️ 第二步：在 Linux 上准备训练环境

假设你用 Conda（推荐）：

conda create -n torch4090 python=3.10 -y conda activate torch4090

安装 PyTorch GPU 版本

pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装其他依赖

pip install numpy pandas

⚠️ 如果你用的是 CUDA 12 或不同版本，记得改掉 cu118，我也可以帮你配。

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🏃 第三步：在 Linux 上开始训练

切到你的代码路径：

cd ~/lstm_embedding/models python train_encoder.py

你可以通过 nvidia-smi 查看 4090 是否在跑。

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🗂️ Bonus：用 VSCode + SSH 开发体验更丝滑 1. 安装 VSCode 插件：Remote - SSH 2. 通过它连接你的 Linux 机器 3. 直接远程用 VSCode 打开 lstm_embedding 项目，完全像在本地开发一样顺畅

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我也可以帮你配置 SSH、同步脚本、写个 sync.sh 脚本自动同步。你只需要告诉我： • 你的 Linux 用户名和 IP（不用现在告诉我，之后可以写脚本） • 有没有公网访问 or 通过局域网操作

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要不要我现在帮你生成 scp 命令或者写一个 rsync 脚本？⚙️

#scp #linux

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Mkdir快速创建两个文件路径同时在两个路径下创建两个文件 mkdir -p models test touch models/encoder.py test/test_encoder.py

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Mac view的快捷键：list 是command 2 大图标是command 1 层级结构是command 3

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