Ubuntu脚本建立

Ubuntu系统中，脚本是管理和自动化任务的重要工具，特别是bash shell脚本。创建一个基本的Ubuntu脚本通常包括以下几个步骤：

1. **创建新文件**：在终端中，你可以使用`nano`, `vim` 或者 `gedit`等文本编辑器创建一个新的bash脚本文件。例如：

   sudo nano /home/user/my_script.sh

2. **添加shebang行**：在脚本的第一行，通常会指定使用哪个解释器来执行，对于bash脚本，通常是`#!/bin/bash`。

3. **编写命令**：开始编写你的脚本内容，这可以是一系列命令、条件判断、循环等。比如执行一个简单的命令：

   echo "Hello, World!"

4. **保存并关闭**：在编辑器中完成脚本后，按`Ctrl + X`，然后选择`Y`保存并离开（如果你有修改的话）。

5. **赋予执行权限**：为了能够直接运行脚本，需要使用`chmod`命令给它添加执行权限：

   chmod +x /home/user/my_script.sh

6. **运行脚本**：最后，通过`./my_script.sh`来运行你的脚本。

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ubuntu18.04建立conda环境yolact并配置yolact环境

在Ubuntu 18.04上建立Conda环境并配置YOLOv5（而非YOLACT，因为YOLOact这个项目不存在于主流的深度学习库中，通常指的是YOLOv3的轻量级版本）需要几个步骤：

1. **安装Miniconda**:
首先，你需要从Anaconda官网下载适合Linux的Miniconda安装包，它包含了Python和Conda工具。

# 下载Miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 安装
sudo bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2. **创建新环境**:
使用`conda create`命令创建一个新的Python环境，假设我们叫它`yolact_env`：

conda create -n yolact_env python=3.7 # 可以替换为你所需的Python版本
source activate yolact_env

3. **安装YOLOv5**:
在激活的环境中，使用`pip`安装YOLOv5及其依赖项：

pip install torch torchvision pyyaml
pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu101/torch1.7/index.html
pip install fastai
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
python setup.py build develop

4. **配置环境变量** (如果需要在终端全局使用):
将`yolov5`目录添加到系统的`PYTHONPATH`，例如:

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/yolov5

5. **验证安装**:
检查YOLOv5是否安装成功，运行示例脚本：

python examples/train.py --weights '' --data /path/to/coco.yaml

ubuntu虚拟机建立了两个docker容器，并通过mynetwork相连，两个docker容器一个部署了jupyternotebook，一个部署了pytorch，如何在两个容器分配任务，共同完成一个深度学习任务

可以通过以下步骤在两个docker容器中分配任务，共同完成一个深度学习任务:

1. 在部署了jupyternotebook的容器中编写代码并将其保存为.py文件。
2. 在部署了pytorch的容器中运行一个Python脚本，该脚本从jupyternotebook容器中拷贝.py文件并运行该文件。
3. 在jupyternotebook容器中启动一个HTTP服务器，将.py文件作为静态文件提供。
4. 在pytorch容器中使用requests库访问jupyternotebook容器中的HTTP服务器，下载.py文件并运行。

这样，两个容器就可以进行任务分配并共同完成深度学习任务。需要注意的是，在两个容器之间通信需要使用共同的网络，即mynetwork，以便容器之间能够相互访问。