博主需要在远程ubuntu下面跑深度学习，众所周知，搭深度学习的环境非常耗费时间和精力，所以我选择了口碑比较好的docker容器配置环境，期间过程很顺利，但是遇到在docker下安装包时，因为没有安装anaconda，很多依赖包无法自动安装，Conda 安装 Python 包时，会附带安装各种用于硬件加速、协同的依赖包，在代码运行上更为快速、友好。

一、前期准备

在此之前，我们需要在自己和远程的电脑上安装配置好docker服务，并且有需要的话可以更换pip为国内源，加快pip安装的速度。
pip更换源的步骤如下：
注意：以下操作均在docker容器终端里面执行。

1. 临时使用
   可以在使用pip的时候，加上参数-i和镜像地址(如
   https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)，
   例如：pip install pydot -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，这样就会从清华镜像安装pydot库。
2. 永久修改
   mkdir ~/.pip # 这个是新建/.pip的隐藏文件。
   vim ~/.pip/pip.conf # vim打开并编辑内容
   将以下内容复制进pip.conf文本

[global]
timeout = 6000
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

二、安装Anaconda

依次执行以下语句，需要下载安装包bash安装，并不能apt-get或者pip安装。

$ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

 

 

$ bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

期间可能因为所在的docker镜像没有wget命令，apt-get install wget即可。
进度条安装完后，不要忘记输入以下命令，申明路径：

$ export PATH=$PATH:/root/anaconda3/bin 
#我在linux不需要这句命令，exit重进就可以conda了，Mac上需要这句命令才可以。 

注意：安装之后安装包可以rm 安装包名字删除，以便减小上传镜像至服务器的大小，包名可以ls命令查看即可，一般都下载在根目录。

三、更换conda国内源

为了更快的下载速度，可以酌情考虑更换conda的国内源，操作如下：
将以上配置文件写在~/.condarc中
终端输入vim ~/.condarc
并将以下内容复制进去。

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

然后就可以愉快的深度搬砖了。