一步一步，手把手带你用最简单的方法，在linux上安装anaconda

1 前言

本文将会一步一步用最简单的方法，手把手带你在linux上安装anaconda，不改文件，不需要管理员权限，普通用户也可以操作！

当我们想利用服务器进行深度学习/数据分析时，我们通常需要使用Python环境。尽管目前Linux都自带了python环境，但是由于原版的Python的pip还是存在很多兼容性问题，因此，一方面为了能够对新手友好一些，另一方面为了保证环境的存粹性，我们还是提倡使用anaconda进行程序的开发。

本文的出发点是，当我们创建了一个非系统管理员的用户时，这时候使用Pip install --user [package]会提示找不到源，在使用《Pip更换新源》提到的方法后，确实可以找到相关的包，但是由于服务器时基于python3.5的，导致默认安装包时，总是提示，本包需要python3.6以上的配置。为了解决这个问题，我们将在linux上安装anaconda并使用。

2 使用anaconda开发的好处

正如《conda的优势》所讲的那样，anaconda有以下优势：

• Anaconda附带了一大批常用的数据科学包，不需要使用pip进行下载；
• 自带的conda管理包和环境能减少在处理数据的过程中遇到的各种库和版本的问题。

而且我还认为，它可以当作沙盒使用，要知道的是，anaconda可以安装在系统级（全局），也可以安装在用户级（用户目录下）。这样，当我们有多个用户同时使用一个服务器的时候，我们可以避免各个人员使用的框架在版本上的冲突（如tensorflow1.X和tensorflow2.0)。

另外，它也可以灵活的选择python的不同版本，比如有人喜欢使用最新的Python3.8，但是有些人喜欢中规中矩的Python3.6，有些包则只支持更早的3.4，那这时候，如果没有conda创建的虚拟环境，升降Python版本还是相当麻烦的事情。

3 安装过程

3.1 下载文件

1. 首先从官网下载需要的文件，我们这里选择Linux的X86版本的anaconda。
   
2. 将下载的文件，使用工具（如winscp）将文件移动到服务器中自己能找得到的目录下。

3.2 修改文件权限运行安装

4. 使用命令修改其文件运行权限：chmod 777 Anaconda.XXXX.sh 这里的Anaconda.XXXX.sh就是我们下载好的文件。
5. 使用命令执行安装程序 ./Anaconda.XXXX.sh
6. 安装过程仔细观察屏幕输出内容，根据内容做出相应的反馈。如按回车，输入yes，一定要看好需要的操作。

3.3 重启conda

7. 安装完成后，使用conda命令，提示找不到命令。 这时候，如果你在上一步安装里，没有输入no，那么这一步一定不要听网上的那些教程。如《linux安装conda》所说，在安装最后一步，安装询问是否初始化conda，居然要我们选择no。关于这个操作，另外一篇文章中《conda的安装与使用》说anaconda是一条蛇，会使得我们原来所有的环境配置都会失效。试想，我们都决定要去使用conda了，之前的环境我们就放弃了很正常，不可能既想保留原有的环境，又想使用新环境，这样你会多很多步骤，这些复杂的步骤在上面两篇文章中都已经讲述了。

8. 如果你都是按照我所说的使用的yes，那么你此时只需要退出终端，然后重新登陆就可以，你会看到用户名前面有(base)字样，这说明conda环境已经安装成功了。

3.4 修改镜像源

9. 这时候，我们还是和原来一样，需要将镜像源切换到国内，以使得我们安装包时会更加的迅速。使用以下命令进行更改：

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

3.5 创建虚拟环境

10. 这一步时最后一步了，此时只要使用以下命令，创建属于我们自己的环境就可以了。

conda create -n pytorch36 python=3.6

这个命令行时创建了一个叫pytorch36的以Python3.6为基础的虚拟环境。接下来，我们只需要在我们需要使用这个虚拟环境的时候，使用以下命令激活它即可：

conda activate pytorch36

此时，用户名前括号里，就变成了我们创建的虚拟环境的名字了。

4 小结

尽管有时候我们会看到网上有很多帖子，讲述了很多经验。但是有时候我们出现的问题的原因并不一定是它所讲的那样，尽管“临床症状”都是一样。因此，切莫病急乱投医，当你一顿骚操作以后，问题不仅没有解决，而且还带来了很多其他问题时，就真的欲哭无泪了。

因此，我们一方面，寻求的是一种通用的解决问题方法，使用的条件假设越少，越通用，越不会出现问题。而越是一个具体的问题，其原因就越可能多和隐蔽，因此在处理此类问题时，如若不是出现一摸一样的上下文，通常治标不治本，不仅解决不了问题还引来了新的问题出现。

以此献给我们一直踩坑的战友们！