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）
  

1. 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

1. 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
  

1. cd /home/wbs/conda

复制代码

• 指令2：举行安装 
  

1. 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：

1. conda creat -n py3.9torch1.12 python=3.9 -y

复制代码

 step2 ：激活情况

1. 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
  

1. 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！！！）

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