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目录
Anaconda下载
Anaconda安装
conda init
conda --v
Conda 配置
conda 环境创建
conda info --envs
conda list
Pytorch安装配置
检验安装情况
检验是否可以使用GPU
Anaconda下载
可以通过两种途径完成Anaconda安装包的下载
途径一：本地windows下载好安装包，通过xftp等传输工具将Anaconda安装包传到linux服务器上
途径二：找到官网地址，通过wget命令 + 下载地址实现linux服务器直接下载Anaconda安装包
首先，进入Anaconda官网
Download Anaconda Distribution | Anaconda
https://www.anaconda.com/download/
选择Skip registration跳过注册，进入installers页面
选择对应版本的Anaconda安装包，点击直接下载，下载完成后，通过xftp等传输工具将Anaconda安装包传到linux服务器上。
下载完成得到
或者，复制下载地址
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
在Linux服务器上通过 wget命令 + 下载地址实现linux服务器直接下载Anaconda安装包
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
下载完成得到
Anaconda安装
进入Linux服务器中Anaconda安装包所在的目录，通过bash命令+安装包名称安装
bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh 
键入Enter继续以查看协议
一直键入Enter以阅读协议，直到出现 Do you accept the license terms? [yes|no]
输入yes同意该协议
Anaconda3 will now be installed into this location:
/root/anaconda3- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
根据提示选择安装位置
比如直接键入回车选择安装在默认路径下，等待安装完成
安装完成后，会更新shell配置文件以自动初始化conda，这将在启动时激活 conda，并在激活时更改命令提示符。
如果不希望在启动时激活 conda 的基本环境，可以在激活 conda 后，执行以下命令：
conda 配置 --set auto_activate_base false
也可以通过运行 'conda init --reverse $SHELL' 来撤消此操作。[是|否]
conda init
键入conda init来进行第一次初始化
conda init
然后重新启动shell，自动进入base环境
conda --v
使用conda --v命令查看安装的conda版本
conda --v
如果出现-sh：conda：未找到命令说明没有把conda加入系统路径中，可以通过export命令将conda加入系统路径
export PATH=/home/Name/anaconda3/bin/:$PATH
Conda 配置
完成conda的下载安装及初始化后，可以通过conda config 命令查看conda channels的配置
conda config --show-sources
为便于一些资源的下载，可以添加一些国内的镜像源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
再次使用命令conda config --show-sources查看配置情况
可以看到相关国内源均已配置成功
conda 环境创建
通过conda create创建一个专门为pytorch配置的新环境，命名为torch39，python版本选择3.9
conda create -n torch39 python==3.9
完成环境收集后键入y 开始下载相关packages
下载完成后即可使用相应命令进入或退出相应环境，conda activate torch39激活进入环境，conda deactivate退出环境
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate torch39
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
conda info --envs
可以通过 conda info --envs 查询环境情况
conda info --envs
conda list
通过conda list 查询packages安装情况
conda list
Pytorch安装配置
进入Pytorch官网
PyTorchhttps://pytorch.org/
选择Get - Start
选择对应的版本
使用nvidia-smi命令可以查看服务器的CUDA版本，为避免兼容性问题，选择下载的pytorch版本需要不高于服务器的CUDA版本
nvidia-smi
复制Pytorch下载命令，为提高下载速度，可以去掉-c pytorch -c nvidia，-c是指定下载的channel，原命令是默认从官网下载，下载速率较慢。
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1检验安装情况
在命令行输入python，输入import torch，没有报错说明安装成功
检验是否可以使用GPU
输入torch.cuda.is_available()，返回true表示可以使用GPU
