linux下利用Anaconda装pytorch tensorflow

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一、安装Anaconda

1.在windows系统下,从anaconda的官网上下载linux版本,下载后的为.sh文件

(Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh)

2. 下载winSCP软件,将下载好的sh文件拖拽到Linux服务器上,建议直接放到桌面上

3.Win10远程桌面连接,输入主机号,账号密码,进入Linux系统,打开终端

4.输入cd,然后输入chmod 755 Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh(允许自己可操作,其他人不可写)

5.如果是复制到桌面上了,直接输入./Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh安装anaconoda,如果不是复制到桌面上,先转到安装目录上,在执行操作。

6.一路yes下来,就安装完成了,但是还要配置环境变量。

vim ~/.bashrc

输入上述命令后在输入i,会进入可编写模式,在末尾加上

export PATH=/home/XXX/anaconda3/bin:$PAT  (xxx为你的用户名)

最后输入source ~/.bashrc 更新配置文件即可

(中间如果哪里不小心搞错了,可以按esc之后输入:q!表示不保存退出)

7.验证,在终端输入anaconda,出现下面这样,就代表安装成功了

二、安装pytorch

1. 为pytorch创建一个虚拟环境,因为pytorch似乎与tensorflow不兼容,创建一个虚拟环境就好像虚拟机一样,即使崩了也不会影响到外部。

conda create -n pytorch python=3.6

创建一个名为pytorch,python版本为3.6的虚拟环境。如果想删除环境就是conda env remove -n pytorch

2. 进入虚拟环境

source activate pytorch

3.安装pytorch

pip install pytorch

三、安装tensorflow

1. 为tensorflow创建一个虚拟环境

conda create -n tf python=3.6

创建一个名为tf,python版本为3.6的虚拟环境。

2. 进入虚拟环境

source activate tf

3.查看当前conda可安装的版本

conda search tensorflow-gpu

建议不要装太新的版本,容易与python无法配合

4.安装tensorflow

conda install tensorflow-gpu=1.10.0

cudn cudnn 如果用conda下载的话会自动帮你装好

注:tensorflow的很多问题都可以通过降版本得到解决

四、服务器使用过程中的一些小问题

1. 遇到鼠标变十字,无法点击的问题

由于错误操作,shell命令行终端当成了python环境,误输入了‘import’指令

找到包含import的进程,杀死即可,在终端中输入:

ps -ef | grep import 查看import进程的pid

然后kill -9 20150(import进程的pid号)

注:如果由于鼠标不能动的问题,终端不小心被其他程序挡住了,无法输入的情况,可以尝试同时按住ctrl+tab,然后利用小键盘上下左右将终端调到前面,如果桌面没有打开的终端,可能就只能重启服务器了

2. 将Anaconda的默认版本python3.7版本变成指定版本

不想建立虚拟环境,又因为其他原因不想用3.7版本的,可以在终端输入

conda install python=3.5  来修改默认版本

3. 在虚拟配置环境中使用jupyter notebook

虽然anaconda自带jupyter notebook,但如果使用虚拟环境的话,如上面的pytorch虚拟环境,如果想使用jupyter notebook,需要执行下面的操作:

a)配置好pytorch的环境,进入

source activate pytorch

b)安装jupyter notebook

conda install ipython

conda install jupyter

c)打开

jupyter notebook

d)操作完成后,想退出环境,source deactivate pytorch

4. 查看gpu使用情况及指定gpu

1. 下载gpustat

终端输入 pip install gpustat

2.终端输入gpustat即可查看当前gpu使用情况

如果想要实时监控,可以输入watch -n1 –color gpustat

3.选用指定gpu

py文件中输入下面的语句,指定只在2号上跑

import os

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=’2′

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