ubuntu20.04查看CPU运行状态
时间: 2023-10-21 14:26:31 浏览: 471
你可以通过以下命令来查看Ubuntu 20.04上的CPU运行状态:
1. 打开终端
2. 输入命令:top
3. 按下键盘上的“1”键,可以显示每个CPU核心的使用情况
4. 若要退出top命令,可以按下“q”键。
另外,你也可以使用命令“htop”来查看CPU运行状态,它会以更加直观的方式显示系统资源的使用情况。你可以通过以下命令安装htop:
1. 打开终端
2. 输入命令:sudo apt install htop
3. 安装完成后,输入命令:htop
4. 可以通过箭头键和页面上的帮助信息来了解如何使用htop,包括查看CPU使用情况等信息。
相关问题
ubuntu20.04命令行
### Ubuntu 20.04 命令行使用指南
#### 安装软件包
对于安装特定版本的 `wkhtmltopdf`,可以从项目的页面下载适合 Ubuntu 20.04 的版本并按照说明进行安装[^1]。
```bash
wget https://github.com/wkhtmltopdf/packaging/releases/download/0.12.6-1/wkhtmltox_0.12.6-1.focal_amd64.deb
sudo dpkg -i wkhtmltox_0.12.6-1.focal_amd64.deb
```
#### 编译项目
当涉及到编译 ONNX 这样的开源项目时,在本地创建构建目录可以保持工作区整洁。进入该目录后运行 CMake 配置脚本,并利用多线程加速编译过程最后完成安装[^2]。
```bash
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j8
sudo make install
```
#### 文件系统导航
熟悉基本文件操作命令有助于更高效地管理文件和目录结构:
- 显示完整的路径
```bash
pwd
```
- 改变到指定目录下
```bash
cd /path/to/directory
```
#### 用户权限调整
有时需要更改文件或目录的所有权以及访问控制列表来适应不同的应用场景:
- 修改文件属主
```bash
chown newowner:newgroup filename
```
- 设置读写执行权限
```bash
chmod u=rwx,g=rx,o=r myfile.txt
```
#### 系统状态监控
掌握查看进程和服务的状态可以帮助诊断潜在的问题所在:
- 查看正在运行的服务
```bash
systemctl list-units --type=service --state=running
```
- 实时监视 CPU 和内存利用率
```bash
htop
```
ubuntu 20.04 yolov7
### 安装和配置YOLOv7于Ubuntu 20.04
#### 准备工作
为了确保YOLOv7能够顺利运行,在开始之前需确认系统已更新至最新状态并安装必要的依赖包。这包括但不限于Python3及其开发库、pip工具以及Git用于克隆仓库。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-dev python3-pip git -y
```
#### 创建虚拟环境(可选)
创建独立的Python虚拟环境有助于管理项目所需的特定版本软件包,防止不同项目的依赖冲突。
```bash
python3 -m venv yolov7-env
source yolov7-env/bin/activate
```
一旦激活了这个新创建的虚拟环境之后,所有的Python命令都将在这个隔离环境中执行直到再次关闭它为止。
#### 安装PyTorch
考虑到YOLOv7对于GPU的支持需求,建议按照官方指南选择适合硬件条件的CUDA/CUDNN组合来安装PyTorch。这里提供了一个通用的方法适用于大多数情况:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
此命令会下载带有CUDA支持的PyTorch版本;如果目标机器不含有NVIDIA GPU,则可以省略`--extra-index-url`参数以获取CPU-only版本[^1]。
#### 获取YOLOv7源码
通过GitHub平台上的官方存储库获得最新的YOLOv7代码副本,并进入对应的目录准备后续操作。
```bash
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7/
```
#### 配置与编译
完成上述准备工作后,接下来就是设置YOLOv7的工作环境。通常情况下只需要简单地安装requirements.txt文件里列出的所有第三方模块即可满足基本功能的需求。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
另外需要注意的是,某些自定义层可能需要用C++编写并通过Makefile构建。因此还需要额外安装一些编译器及相关组件以便顺利完成整个过程。
```bash
sudo apt-get install cmake build-essential libopencv-dev
make
```
此时应该已经成功搭建好了可以在Ubuntu 20.04上使用的YOLOv7检测框架。可以通过测试图片验证其正常运作状况。
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