IT评测·应用市场-qidao123.com技术社区
标题:
服务器情况搭建--包含本地创建及Anaconda创建(超详细)
[打印本页]
作者:
海哥
时间:
2024-8-7 07:04
标题:
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://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
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)
退出 :
deactivate
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 Mirror
https://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
复制代码
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。
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。
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
复制代码
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
复制代码
指令2:举行安装
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
复制代码
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)
长按回车,知道看到yes
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)
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)
step7 : 自动添加情况变量
step8 :测试(需要退出终端重新打开测试,否则会显示无效)
退出后,重新进入测试(此时会默认进入base情况)
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://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
复制代码
step2 :激活情况
conda activate py3.9torch1.12
复制代码
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)
将指令输入命令行即可:
下载完成后,测试pytorch是否下载成功。
step4 :下载相应数据包
方法一 :直接使用指令举行下载
conda install XXX
复制代码
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://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
(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!!!)
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!更多信息从访问主页:qidao123.com:ToB企服之家,中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
欢迎光临 IT评测·应用市场-qidao123.com技术社区 (https://dis.qidao123.com/)
Powered by Discuz! X3.4