[环境配置]给远端服务器配置tensorflow环境

前情提要

个人需要跑一个基于Tensorflow的py代码，之前都是在PC上运行但是使用多主体的强化学习时，迭代到1600左右就不动了，考虑到实验室还有服务器资源，遂想将tf、anaconda、conda等环境配置到远端服务器上。在此记录

目标是：

1.在PC的pycharm上能查看远端服务器的资源并进行交互；

2.能通过PC的pycharm，使用远端服务器的资源运行使用tensorflow-gpu的python代码。

首先澄清一下

SSH可以视作一个连接远端服务器的工具，平时在cmd中用ssh相关指令完成使用

1.使pycharm与远端服务器建立连接

经好友hd指点，相比于用cmd连接远端服务器，pycharm可以用小文件夹的形式查看服务器的内容，避免了频繁使用ls命令的麻烦，如下图是连接远端服务器后的文件结构，还是蛮方便的

图1 pycharm中的远端服务器文件结构

这部分要做的工作主要有三：

1.询问服务器端口号、type、port，并向服务器的管理员申请一个用户名及密码

比如这样：用户名：rgs；密码：************。域名：***.***.***.***；type：ssh；Port: 22

2.在pycharm上进行连接远端服务器的设置

https://blog.csdn.net/yeler082/article/details/83818771，可参考这篇文章，这步还是没什么坑的。

到这里已经可以出现图1中的内容了，但是无法通过命令行与远端服务器交互

3.安装ssh以实现通过命令行与远端服务器交互

https://blog.csdn.net/k_young1997/article/details/90314229，参考这篇文章，没有安装的过程就是解压一个文件夹然后配置一下环境就好了。

验证是否成功：进入cmd，输入

ssh 用户名@远端服务器的域名 -p 22

 出现下图可见已经连接上了远端服务器

# 查看系统版本：
uname -a
# 查看Nvidia显卡信息
nvidia-smi

执行过上述步骤后，在pycharm中，通过下方的Terminial栏也可以与远端服务器通过命令行交互了

2.在远端服务器上配置tensorflow环境

现在我们相当于有了一台新电脑，这真的不一定是个令人开心的事，因为配置环境是真真令人头痛，这里我们打算安装Anaconda、conda、tensorflow，python我在pc上配置的是3.5，能运行大部分代码，所以也python版本打算选择3.5（然而实际选了3.66）。

2.1.安装python版本控制软件Anaconda

1.Anaconda中，我们可以创建不同版本的python环境，所以Anaconda的版本是和其所支持的python的版本挂钩的。这里列出一个Anaconda和python版本对应关系表（转自这篇博文）

• 首先解释一下上表。 anaconda在每次发布新版本的时候都会给python3和python2都发布一个包，版本号是一样的。
• 表格中，python版本号下方的离它最近的anaconda包就是包含它的版本。
• 举个例子，假设你想安装python2.7.14，在表格中找到它，它下方的三个anaconda包（anaconda2-5.0.1、5.1.0、5.2.0）都包含python2.7.14；
• 假设你想安装python3.6.5，在表格中找到它，它下方的anaconda3-5.2.0就是你需要下载的包；
• 假设你想安装python3.7.0，在表格中找到它，它下方的anaconda3-5.3.0或5.3.1就是你需要下载的包；

友人提到Anaconda版本向下兼容，因此打算从https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A下载最新的版本Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

2.https://blog.csdn.net/zxxxiazai/article/details/102780990，参考这篇博文完成Anaconda的安装。

为后续方便，将pc上传文件到远端服务器的方法copy一下

问题（-sh: 2: conda: not found/-sh: 3: source: not found）

 在文件夹目录下已经出现了anaconda3但是输入conda显示

-sh: 2: conda: not found

之后我按照conda: not found作为关键字去查找，以为是环境变量没有配置好，但是按照网上教程修改环境变量后，使用source执行的时候，却出现了

-sh: 2: source: not found

这时候我发现可能是一些更底层的部分出了问题。然后发现在conda出现问题后，我在终端的方向键无法调出历史记录，而是显示“^[[A”之类的鬼话，因此将目光放在了如何解决方向键的问题或许更好。

查找资料后发现

不巧的是，chsh和usermod都需要权限我并没有，本以为又gg了，突然看到这篇博文说经常输入“bash”命令不厌其烦，因此尝试在命令行输入bash，emm，之后可以使用conda了，另外该博文所述方法经过我尝试有用，可以在进去shell的时候就以bash的状态进入。

2.2.安装显卡驱动程序CUDA

WIN中点击电脑属性修改环境变量的操作，在Linux中就是需要对profile文件进行修改。

如果需要用到GPU的话，就需要进行CUDA的安装。

这部分可以参考https://blog.csdn.net/bryant_meng/article/details/78559907，但是需要注意的是，文章中一般配置环境都是使用如下语句的：

vim /etc/profile

其中“/etc”说明是在根目录下的etc文件夹，对其中profile文件内容进行修改，若修改了对整个服务器的用户均生效。我们一般是没有这个权限的。相对应的，在我们的“/home/用户名”，也就是自己的文件夹下其实也有一个profile，在那里进行修改就可以啦

需要提醒的是，如果你的服务器中已经有人用过GPU的tf的话，那CUDA应该已经安装好了，你可以在/usr/local/里面看一下有没有，如果有的话，那么再按照本节列的参考教程将路径输入到/home/你的用户名下的profile中即可。

2.3.设置pycharm的远端解释器以及上传自己的文件到远端服务器

这部分目前我也没遇到啥坑，按照这篇博文就好https://www.cnblogs.com/sddai/p/9648211.html

 

这之后若遇到问题，请继续本文阅读。

问题1：ImportError: libcudnn.so.6 

是这样，安装完anaconda等环境之后，我在python中试了一下调用tf，发现没事就溜之大吉了，下午在pycharm上跑代码的时候发现tf版本不对，然后卸了tf2安装了tf1.3，之后出现了俩情况，

1.在远端服务器命令行import tf报错

ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

 这里需要注意一下，这个报错信息基本上都是lib打头的，搜百度的时候别弄混了。如果你出现这个错误，说明是cudnn没安装对，要注意版本号的对应，解决方法如下：

要下载合适的版本

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download （官网）
cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz（不兼容）

解决方案：
cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz（兼容）
http://download.csdn.net/download/guotong1988/9918527

或者在百度云盘下载，链接：http://pan.baidu.com/s/1dFs8o4D 密码：a0da

tar -xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz  # 解压，会自动生成一个cuda文件夹

解压后是cuda文件夹（经友人tl提醒，需要注意下面的语句中，cd到的cuda并非是真正的cuda，而是cudnn压缩包解压后生成的那个文件夹）

下面要将cudnn解压后的文件夹（cuda）中的cudnn.h和libcudnn复制到真正的cuda所在的文件夹（代码中该文件夹的名称为cuda-8.0）中

cd cuda
cp include/cudnn.h /home/user_name/cuda-8.0/include
cp lib64/libcudnn.* /home/user_name/cuda-8.0/lib64

CUDNN安装完成，查看下版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

此处来自这篇博客

 完成上述步骤后，在远端服务器的终端就可以正常import tensorflow啦！！

问题2：ImportError:libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

solution：

修改你自己文件夹下的bashrc文件

vim ~/.bashrc

，加上如下内容

export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:/home/用户名/cuda-8.0（这里可能需要修改）/lib64
export CUDA_HOME=/home/用户名/cuda-8.0（这里可能需要修改）

，之后激活命令

source ~/.bashrc

问题3：此时若在pycharm上home还是无法正常运行

pycharm的Run -> Edit Configurations 

Environment variables中添加: 

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 (需修改到你的cuda的lib64的路径)
# 比如我的为：/home/rgs/cuda-8.0/lib64

搞定了！！！哭了！！！