服务器情况搭建--包含本地创建及Anaconda创建（超详细）
1.软件要求[*]XSell（相关安装见我博客，网址如下）
XShell的安装及使用教程-CSDN博客https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://blog.csdn.net/qq_48348861/article/details/135336285?spm=1001.2014.3001.5502
2.服务器的情况创建（基本都在Xshell中举行命令行操作）
2.1 使用基本的本地创建情况的方法
step1：创建自己的文件夹（可以在自己文件夹中创建项目文件夹跟情况文件夹，这样方便管理）
指令如下：
[*]cd /home ：先进入home目录下，然后再创建自己的文件夹
[*]mkdir xxx ：先创建一个自己名字缩写的总文件夹（我输入的指令是： mkdir wbs）
[*]cd xxx ：进入自己名字创建的文件夹的目录下，然后举行项目跟情况文件夹的创建。()
[*]mkdir env ：创建情况文件夹
[*]mkdir project ：创建项目文件夹
step2：进入自己的情况文件夹中
[*]cd /home/wbs/env : 进入自己文件夹下的情况文件夹
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/ef036445ae356fdf4842baaa150bef46.png
step3：在情况文件夹中创建新的情况
[*]virtualenv xxx（输入自己的情况名称，根据个人习惯去命名） ： 我的指令是virtualenv pytorch36（36表示使用的python==3.6的版本，这个似乎是本人服务器默认的版本，如果没有指定python版本，就会直接创建这个版本的python解释器）
[*]备注：如果上述指令无法执行，大概是没有对应的virtualenv数据包，使用pip install virtualenv指令举行数据包下载。
step4:虚拟情况的进入与退出
[*]进入 ：source xxx/bin/activate (我的指令是source pytorch36/bin/activate)
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/6a0116cb3b4f02c9b024f37aae04ffbf.png
[*]退出 ： deactivate
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/1cde549dc4374ece8c5c2b6aee4e1e89.png
step5：进入相应情况后，在该情况中下载需要的数据包
[*]pip install xxx
2.2 使用conda创建虚拟情况（本人更喜欢的方式）
2.2.1 服务器中下载Anaconda
step1：在清华镜像源中下载需要的Anaconda安装包，网址如下：
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirrorhttps://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/step2：在服务器中下载该安装包
[*]方法一：在XShell中输入相应的指令举行压缩，指令如下（wget是指令，后面是网址中需要下载的版本压缩包）
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh 留意：部分服务器大概无法直接使用指令下载，如下图所示，则可使用方法二的方式举行下载。
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/c2b8be1264c1c1a41cfb45ce279f9103.png
[*] 方法二 :直接在本地电脑中下载好需要的安装包（下载LInux版本的），然后使用Xftp软件将压缩包传输到服务器的文件夹中。
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/1a82fa1a825a3689aa1b0a135c4ac75e.png
step3 ：举行授权（是压缩文件能够解压缩等操作），命令行如下
chmod 775 Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh step4：运行安装指令(一定要先进入到你压缩包的目录下，才气举行解压缩操作)
[*]指令1：先进入压缩包对应文件夹
cd /home/wbs/conda
[*]指令2：举行安装
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh step5 ：一直点击回车键，直到出现需要输入yes的部分（需要输入的回车很多，可以选择长按回车，直至出现让你输入yes的部分）
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/ec1d5c1a5b75cb8a87a87b6e10d95754.png
长按回车，知道看到yes
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/4052ec13446a8d61d9e9c97d08a6728f.png
step6 ：指定自定义安装路径（只管下载在自己的文件夹下，可直接输入你想下载的文件夹处，此文件夹可以是原来没有的，这样体系会直接创建这个文件夹，然后举行安装）https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/adf6653f898de4b531d97ebb72cfbcb4.png
我设定的安装路径（最好都下在 /home/xxx/xxx 路径下，这样不会影响到其他人使用）
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/b594b8e598cfa5946d1b4a66f401e89f.png
step7 : 自动添加情况变量https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/462990c6f9da33f5000ab362e6594a3f.png
step8 ：测试（需要退出终端重新打开测试，否则会显示无效）
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/22ba19348d52d90a5143886f2b5f47e3.png
退出后，重新进入测试（此时会默认进入base情况）https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/dec1c964c92b34fce06eab6ce594f7af.png
2.2.2 在Anaconda中创建情况
step1 ：指定情况名称及python对应版本号(仍然在Anaconda下载的文件夹下举行操作)
[*]pytorch与CUDA和python之间的版本对应关系如我别的一个博客可见：
服务器中的Pytorch的下载及安装-CSDN博客https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://blog.csdn.net/qq_48348861/article/details/135456634?spm=1001.2014.3001.5501确定好对应的版本对应关系，然后举行情况创建：
conda creat -n py3.9torch1.12 python=3.9 -y https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/11aa772ad6874f55ec48a524a30c8cc2.png
step2 ：激活情况
conda activate py3.9torch1.12
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/68e58685bfabf5c4e8f1c33965fc24fc.png
step3 :下载深度学习框架（以pytorch1.12.1为例，详细步调见step1中的博客连接，这边下载只是指令不同）
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/6100da1498f07f445263893c5b9297f1.png
将指令输入命令行即可：https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/e97571339f965b8fa6195f27e043aa2e.png
下载完成后，测试pytorch是否下载成功。
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/a9fb7b982b37af0a4088b091eaa1220f.png
step4 ：下载相应数据包
[*]方法一 ：直接使用指令举行下载
conda install XXX
[*]方法二 ：在本地下载好，直接通过xftp导入到服务器文件夹中(xftp的安装教程见我另一个博客)
Xftp的安装及使用教程-CSDN博客https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://blog.csdn.net/qq_48348861/article/details/135336988?spm=1001.2014.3001.5501
[*]Windows体系中Anaconda情况中的数据包对应的路径如下所示：
E:\Anaconda\Anaconda1\envs\pytorch38\Lib\site-packages
[*]LInux体系中Anaconda情况中的数据包对应的路径如下所示：
/home/wbs/conda/conda1/envs/py3.9torch1.12/lib/pythonx.x/site-packages
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/767ce6477c5348555950d96a37fceef3.png（留意 : 使用Anaconda设置情况时，大概因为服务器的权限问题，每次进入服务器时需要重新添加自己的情况变量，所以建议是不关闭服务器！！！）
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