linux 安装anaconda3 创建虚环境 tensorflow安装 pycharm远程连接

1. anaconda3软件包下载

1.1 windows下载

先通过windows下载,在通过winscp等软件传到linux服务器

官网地址：https://www.anaconda.com/products/individual

清华镜像地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

anaconda对应python版本：https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/oldpkglists/

1.2 linux下载

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

2. anaconda3安装

参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_44159425/article/details/105749509

1. 在文件所在目录输入以下代码（版本不同文件名不同，自行替换即可）

   bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
   

2. 系统出现如下提示后，按ENTER键继续

   Please, press ENTER to continue
   >>>ENTER
   

3. 然后进入用户协议，长按ENTER键，直到出现如下提示，输入yes

   Please answer 'yes' or 'no':'
   >>>yes
   

4. 然后出现如下提示，输入安装路径即可自动安装，例如：/opt/Anaconda3 (安装前/opt目录下不能存在Anaconda3文件夹)

   Anaconda3 will now be installed into this location:
   /root/anaconda3
     - Press ENTER to confirm the location
     - Press CTRL-C to abort the installation
     - Or specify a different location below
    >>>/opt/Anaconda3
   

   注：推荐安装在家目录下

5. 安装完成后，出现如下提示，询问是否在家目录下的.bashrc文件中初始化Anaconda3相关内容（为了能使用conda命令，并直接进入base环境），输入yes

   Do you wish the installer to initialize Anaconda3
   by running conda init? [yes|no]
   [no] >>> yes
   

6. 重新执行刚修改的初始化文件.bashrc（在家目录下）

   source ~/.bashrc
   

7. 输入conda，显示如下内容则成功安装

   [test@localhost ~]$ conda
   usage: conda [-h] [-V] command ...
   conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.
   Options:
   positional arguments:
   

8. 配置conda命令可以全局使用（自选）

   1. vi或者vim命令编辑~/.bashrc文件

      vim ~/.bashrc
      

   2. 键盘按下i进入编辑模式,在文件末尾添加如下内容

      export PATH='anaconda的安装目录/bin:$PATH'
      

   3. esc退出编辑模式,:进入命令模式,输入wq保存并退出

   4. 让修改生效,执行命令:source ~/.bashrc

3. anaconda3虚拟环境管理

参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_44159425/article/details/105749509

1. 创建python=3.7版本的虚拟环境,命名为py37

   conda create -n py3.7 python=3.7
   

2. 删除名为py37的环境

   conda remove -n py3.7 --all
   

3. 激活环境py37

   conda activate py37
   

4. 关闭当前环境

   conda deactivate
   

5. 显示所有已安装的环境

   conda env list 或者  conda info --envs
   

6. 重命名环境

   conda create -n newenv --clone oldenv  # 克隆旧环境
   conda remove -n oldenv --all  # 删除旧环境
   

7. 自动激活环境

   conda config --set auto_activate_base false  # 关闭自动激活
   conda config --set auto_activate_base true  # 开启自动激活
   

4. tensorflow安装

• tensorflow1.15、tensorflow2 并存
• tensorflow1.15安装在 python3.6的虚环境下
• tensorflow2 安装在python3.7的虚环境下

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109067934

注:使用conda安装某些包可能出现缓慢或失败的情况,添加国内镜像源可以帮助解决,具体参考第五部分镜像源管理

3.1 tensorflow1.15安装(tensorflow2安装同理)

1. 创建python=3.6版本的虚拟环境,命名为py36

   conda create -n py3.6 python=3.6
   

2. 激活环境py36

   conda activate py36
   

3. 搜索可用的tensorflow-gpu版本

   anaconda search -t conda tensorflow-gpu 
   

   反馈如下图(其中一部分),找到需要的tensorflow版本:

   

4. 获取对应版本的安装命令

    anaconda show hanyucui/tensorflow-gpu
   

   反馈如下:

   Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
   Name:    tensorflow-gpu
   Summary: Metapackage for selecting a TensorFlow variant.
   Access:  public
   Package Types:  conda
   Versions:
      + 1.15.0+db2
   
   To install this package with conda run:
        conda install --channel https://conda.anaconda.org/hanyucui tensorflow-gpu
   

5. 输入命令安装:

   conda install --channel https://conda.anaconda.org/hanyucui tensorflow-gpu
   

   这里最好确认一下是否为1.15版本:

   conda install --channel https://conda.anaconda.org/hanyucui tensorflow-gpu=1.15
   

5. anaconda3镜像源管理

参考博文: https://blog.csdn.net/weixin_44159425/article/details/105749509

​ https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80702506

(winscp显示隐藏文件：快捷键Ctrl+Arl+H)

• 方法一:可以直接修改home目录下的.condarc文件,然后运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引

  (.condarc配置文件，是一种可选的运行期配置文件，其默认情况下是不存在的，但当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的家目录创建该文件。)

  若使用清华镜像源(推荐),则将文件内容替换为如下内容:

  # >>> conda mirrors >>>
  channels:
    - defaults
  show_channel_urls: true
  channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
  default_channels:
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  custom_channels:
    conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  # <<< conda mirrors <<<
  

• 方法二:命令行管理

  1. 查看已添加的镜像源

     conda config --show  # 显示所有conda的config信息
     conda config --show channels  # 显示channels的信息
     

  2. 添加中科大镜像源

     conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
     

  3. 设置搜索时显示的通道地址

     conda config --set show_channel_urls yes
     

  4. 删除中科大镜像源

     conda config --remove channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
     

  5. 还原初始镜像源

     conda config --remove-key channels
     

6. anaconda3卸载

参考博文: https://blog.csdn.net/weixin_44159425/article/details/105749509

1. 删除Anaconda3安装目录，由于Anaconda安装文件都包含在一个目录中，所以直接删掉即可

   rm -rf 安装目录
   

2. 删除.bashrc文件中的如下内容，即conda的初始化内容：

   # >>> conda initialize >>>
   # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
   __conda_setup="$('/home/test/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
   if [ $? -eq 0 ]; then
       eval "$__conda_setup"
   else
       if [ -f "/home/test/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
           . "/home/test/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
       else
           export PATH="/home/test/anaconda3/bin:$PATH"
       fi
   fi
   unset __conda_setup
   # <<< conda initialize <<<
   

3. 重新执行.bashrc

   source ~/.bashrc
   

7. pycharm连接远程linux服务器中的python环境

• pycharm2020.3.5 + ubuntup1p6.04.07 + anaconda3 + python3.6

1. 配置远程服务器连接

   1. 1
   

   1.2

   

   1.3

   1.4 配置完后点击 Test Conection 测试服务器连接,成功后点击apply和保存, 关闭窗口

   

   1.5 添加本地工程和远程服务器工程的同步映射关系, 配置完成, 保存,关闭窗口

   

2. 打开自动同步

   

   也可直接右击文件目录单独同步:

   

3. 配置远程python环境

   3.1 File->settings->python interpreter->add 添加新的python环境

   

   3.2 如下图:

   

   3.3 填入远程服务器中的python环境位置,至此全部配置完成.

   

   关于服务器上的python位置:

   • windows : anaconda3安装目录/envs/虚环境名称/python.exe

   • linux: anaconda3安装目录/envs/虚环境名称/bin/python

     可以通过如下方式定位python位置:

   

   关于服务器上的python位置:

   • windows : anaconda3安装目录/envs/虚环境名称/python.exe

   • linux: anaconda3安装目录/envs/虚环境名称/bin/python

     可以通过如下方式定位python位置: