在公共Linux服务器上创建自己的python虚拟环境
在公共Linux服务器上创建自己的python虚拟环境
- 一、了解使用的服务器和GPU
- 二、安装Anaconda和Pycharm
- 三、搭建自己的环境
- 四、使用自己的环境
- 五、在linux系统上使用conda 安装GPU版本TensorFlow-GPU
- 六、参考链接
一、了解使用的服务器和GPU
cat /proc/version
lspci | grep -i nvidia
nvidia-smi
查看现存的状态，看有没有程序再跑。
二、安装Anaconda和Pycharm
本服务器已经安装配置了这些内容，接下来直接开始搭建自己的环境了。
三、搭建自己的环境
1.首先输入source ~/.bashrc，用来更新环境变量，前面就变成了(base)
source ~/.bashrc
2.创建自己的虚拟环境，指令如下
conda create -n gyyenv python=3.8.5
接着输入y，确认，完成后得到下图
四、使用自己的环境
1.进入自己创建的环境，输入指令
conda activate gyyenv
2.返回八base环境，输入指令
conda deactivate
3.查看目录有哪些环境，输入指令
conda env list
4.删除环境，输入指令，其中name换成自己想要删除的环境名字。
conda env remove -n name
五、在linux系统上使用conda 安装GPU版本TensorFlow-GPU
1.进入自己创建的虚拟环境cond activate gyyenv，可以以先查看tensorflow版本安装，输入命令conda search tensorflow-gpu ，示图如下：
2.通过指令conda list查看安装的内容。
3.通过指令conda install tensorflow-gpu==2.2.0
4.检查tensorflow是否安装成功。
最后的True说明安装成功，并退出自己的虚拟环境！
六、参考链接
- 在服务器上搭建自己的python环境
- 科研第一步：实现Linux服务器上创建python虚拟环境
- 在linux系统上使用conda 安装GPU版本TensorFlow-GPU（详细步骤）