实验室远程登录Linux服务器并配置环境

配置服务器环境的前提是已经登陆进入实验室服务器

如何登入服务器：手把手教你如何连上实验室的服务器_万事胜意-CSDN博客_实验室服务器

如何添加账户和设置密码：

（在管理员界面操作）yzy可替换成你自己想要的账户名字

sudo useradd -m -s /bin/bash   yzy
sudo passwd  yzy

然后输入密码并确认即可

第一行命令代表在home下新建一个名为yzy的文件夹,一定要注意/的个数和位置,不然会出错

配置环境：

参考:实验室服务器安装anconda并安装机器学习基础包及TensorFlow/pytorch_zhiwei2coder的博客-CSDN博客_服务器安装conda

1.下载anaconda

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

然后等待安装完成，然后输入

bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

按提示输入对应就可,都是yes

如果要修改环境安装位置，在中间确认路径时输入指定路径即可

然后一直yes

除了:

Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]

>>> no

在服务器上我们不适用Microsoft VSCode，所以选no好了.

坑：如果输入该指令出现bash: xx command not found，可以试试  sh Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

我这样解决了问题，应该是用户权限不够的缘故

2. 使用前激活conda

一般情况下conda不会被激活

输入conda: commmand not found

这时只要输入

source ~/.bashrc

这表示激活~/.bashrc文件中的环境变量。再次输入 conda 测试一下，就可以用了

ps：恢复初始文件的命令 cp /etc/skel/.bashrc ~/

3. 创建并配置自己的独立的开发环境

如果在默认环境下安装各种包的话很容易出问题,所以一般先创建独立的开发环境,然后再安装包

conda create -n python36 python=3.6 numpy scipy seaborn pandas matplotlib scikit-learn jupyter notebook

我的python是3.6的版本,可以根据需求调整

不出意外应该会出现一堆列表然后让你选[Y]/n, 直接回车就可以了。
这段命令同时干了两件事：

1）建立python版本为3.6的开发环境并命名为python36；
2）在该环境下同时安装 numpy scipy seaborn pandas matplotlib scikit-learn jupyter notebook 等python包。

安装结束后会提示

Preparing transaction: done

Verifying transaction: done

Executing transaction: done

# # To activate this environment, use:

# > source activate python27

# # To deactivate an active environment, use:

# > source deactivate

然后激活环境python36

source activate python36

激活后命令行开头会多出来(python36)

之后安装包记得要在激活的环境里面安装

输入 source deactivate可以退出当前环境（回到默认环境base）

4. 安装pytorch tensorflow等其他包

根据官网教程,选择自己服务器的配置,选择pip或者conda安装,输入对应指令到服务器即可

查看cuda版本

 cat /usr/local/cuda/version.txt

比如安装pytorch进入官网PyTorch,我的cuda版本10.1, python语言,Linux系统,conda安装,选择以后底下给我的命令是

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkin=10.1 -c pytorch

然后等安装完就好了

可以输入conda env list查看所有已经安装好的包

坑：如果出现PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

可能是服务器的网络或者啥的不太好

可以试试conda install pytorch

conda install torchvision

两个指令分别安装

如果还出现就pip分别安装

如果还有参考PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:_miao0967020148的专栏-CSDN博客

建议：pytorch版本一定要和torchvision对应，不然会报错，建议pytorch1.5.0，torchvision0.6.0版本比较稳定

选定版本安装在指令后面加==就行

比如conda install torch==1.5.0

安装tensorflow和keras

我选择的对应版本是TensorFlow 2.1.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.6.0

注意:

• 每次使用conda安装的python时，都需要先激活conda，然后再激活你想用的环境。
• 激活conda后默认是base环境，如果你使用的就是这个，那么不用再激活环境。如需要使用环境 python27（你设置的env名字） 的话命令行运行 source activate python27， 使用结束以后可以手动关闭 source deactivate,也可以可以直接关闭terminal来关闭。

5. 其余关于服务器的指令

复制虚拟环境

# 这是简化的命令形式
conda create -n conda-new --clone conda-old
# 下面是完整的命令形式
conda create --name conda-new --clone conda-old

删除虚拟环境

conda remove -n conda-old --all

--all表示删除整个conda环境