先到清華映象找到對應版本
~$ wget
~$ bash anaconda3-2020.11-linux-x86_64.s安裝完成後,斷開ssh鏈結,重新進入伺服器後即可發現安裝完成
或者可以輸入命令啟用:
source ~/.bashrc
下面給出一些在conda中常用的命令
conda config --set auto_activate_base false
#取消每次啟動時自動啟用conda的base環境
conda list # 檢視這個環境下安裝的包和版本
conda install numpy scikit-learn # 安裝numpy sklearn包
conda env list # 檢視所有的環境
conda create --name yourenv python
=3.7.4 # 建立虛擬環境
#–name:也可以縮寫為 【-n】,【yourenv】是新建立的虛擬環境的名字,建立完,可以在裝anaconda的目錄下找到envs/yourenv 目錄
#python=3.7.4:是python的版本號。若未指定,預設為當前環境的python版本.
source activate yourenv # 啟用環境
conda deactivate yourenv # 退出環境
conda env remove -n yourenv # 刪除環境
conda remove -n yourenv package_name # 刪除環境中的某個包
最好是在虛擬環境中安裝包。此時,建立虛擬環境,命令例子如下
~$ conda create --name python37 python=3.7.4首先需要知道這樣乙個順序,有一台機器,先安裝顯示卡驅動後,安裝對應的cuda,再安裝對應的pytorch
檢視當前伺服器的驅動版本和cuda
對照表,看伺服器的驅動版本所對應的cuda
可以通過看輸入命令,檢視cuda版本和cudnn版本的對應,命令例子如下
~$ conda search cudnn --info
# 安裝對應的cuda版本
conda install
cudatoolkit
=10.0
# 安裝對應的cudnn版本
conda install
cudnn
=7.6.5
寫入如下**,更換映象源
conda config --add channels
conda config --add channels
conda config --add channels
conda config --set show_channel_urls yes
具體方法是將 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch尾部的-c pytorch這個option去掉,直接run:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
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