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前言
做深度学习难免会用到实验室服务器上的GPU来跑数据，这时需要安装anaconda，创建虚拟环境并安装相应的深度学习框架（本文用到的是pytorch）。anaconda安装踩的坑比较少，每次都比较顺利，但是下载pytorch时有一些注意的事项。
一、安装Anaconda并创建虚拟环境
在Anaconda官网下载linux版本：
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
安装anaconda并不困难，如果anaconda下载比较缓慢可以去清华镜像源下载，需要注意服务器上操作系统的位数。
安装好anaconda后就可以创建虚拟环境，创建虚拟环境的步骤应该都比较熟悉。
conda create -n environment_name python=X.X
conda activate environment_name
一般安装3.8版本的python。
conda create -n deeplearning python=3.8
二、安装pytorch
激活刚刚创建的虚拟环境，安装pytorch。安装pytorch前需要查看服务器上的cuda版本，可以使用如下命令：
cat /usr/local/cuda/version.txt
查看cuda版本后，可以去pytorch官网 查看合适的pytorch版本：
根据个人需求，操作系统和cuda版本选取合适的pytorch版本，将官网给出的conda命令在服务器上运行即可，如果首页没有合适的cuda版本，可以在Previous versions of PyTorch 中查找。
我需要安装的是cuda版本为11.0 的pytorch，首页并没有给出11.0版本的安装命令，可以在pytorch先前的版本中查找，发现1.7.1版本的pytorch支持cuda11.0，复制相应的conda语句到服务器上运行即可安装pytorch：
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch
cuda版本是向下兼容的，应该是可以安装10.x版本对应的pytorch。
三、更换anaconda镜像源加速pytorch安装
如果使用anaconda默认的镜像源可能存在安装缓慢的问题，这时需要更换anaconda镜像源为清华镜像源。添加清华镜像源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
利用vim命令看修改后的anaconda镜像源文件.condarc：
vim ~/.condarc
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
删除其中的defaults项即可。这时再运行pytorch的conda安装命令，可以感觉速度有明显地提升。
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch
安装完成后，利用torch.cuda.is_available()查看cuda是否能使用。
Original: https://blog.csdn.net/qq_44218195/article/details/122381668
Author: 麻衣带我去上学
Title: ubuntu服务器安装anaconda并配置pytorch环境
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