【Linux】Anaconda下载安装配置Pytorch安装配置（保姆级）

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

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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 | Anacondahttps://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