Ubuntu配置深度学习环境(Anaconda3+cuda+cudnn+Jupyter_Notebook+code-server)

一、ubuntu安装Anaconda3

1. 下载安装包

   wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
   

2. 进入安装包目录，安装

   bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
   

3. 配置环境

   #打开.bashrc文件
   nano ~/.bashrc
   
   #在最后添加变量
   export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
   
   #重启环境变量
   source ~/.bashrc
   

4. 查看安装结果

   conda info
   

二、ubuntu卸载Anaconda3

1. 删除Anaconda3文件夹

   rm -rf ~/anaconda3
   

2. 删除相关隐藏文件

   rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum
   

3. 在环境变量中删除Anaconda3

   #打开.bashrc文件
   nano ~/.bashrc
   

4. 更新环境变量

   source ~/.bashrc
   

三、Anaconda3入门使用

1. 创建环境

   conda create --name 环境名 python=型号
   

2. 激活环境

   conda activate 环境名
   

3. 退出环境

   conda deactivate
   

4. 查看已安装环境信息

   conda env list
   

5. 删除环境

   conda env remove --name 环境名
   

6. 查看已安装的包

   conda list
   

7. 搜索包

   conda search 包名
   

8. 安装包

   conda install 包名1 包名2 ...
   

9. 卸载包

   conda remove 包名1 包名2
   

10. 更新包

    conda upgrade 包名
    #更新所有包
    conda upgrade --all
    

11. 保存环境信息到environment.yaml文件中

    conda env export > environment.yaml
    

12. 通过environment.yaml文件创建环境

    conda env create -f environment.yaml
    

四、配置深度学习环境

1. 安装tensorflow

   #安装cpu版本的
   conda install tensorflow==2.3
   #安装gpu版本的
   conda install tensorflow-gpu==2.3
   

2. 安装pytorch

   conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
   

3. 安装显卡驱动

   #获取显卡驱动信息
   ubuntu-driver devices
   #安装驱动
   sudo apt install nvidia-driver-版本号
   
   #查看显卡状态
   nvidia-smi
   

4. 安装cuda和cudnn，现在新版的anaconda都会自带的，不用单独安装

五、安装和配置Jupyter Notebook

1. 安装jupyter notebook

   conda install jupyter notebook
   

2. 生成jupyter notebook配置文件，存放在/home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

   jupyter notebook --generate-config
   

3. 设置jupyter notebook访问密码，需要记住

   jupyter notebook password
   

4. 生成访问密码的hash值

   #进入python环境
   python
   
   #得到访问密码的hash值，需要复制下来，等会需要用
   >>>from notebook.auth import passwd
   >>>passwd()
   

5. 修改配置文件，把#去掉，c要顶格

   #c.NotebookApp.allow_remote_access = True
   #c.NotebookApp.ip='*' 
   #c.NotebookApp.open_browser = False 
   #c.NotebookApp.password = 访问密码的hash值，带单引号
   #c.NotebookApp.port = 8888
   #c.NotebookApp.terminals_enabled = True
   
   

6. 运行jupyter notebook，外机需要加上参数（本机可以不加），否则会被拒绝访问

   jupyter notebook --ip=0.0.0.0
   

7. 远程访问

   服务器的ip:端口号
   

   六、安装配置code-server

8. 下载code-server压缩包

   wget https://github.com/coder/code-server/releases/download/v4.7.1/code-server-4.7.1-linux-amd64.tar.gz
   

9. 解压code-server压缩包

   tar -zxvf code-server-4.7.1-linux-amd64.tar.gz
   

10. 执行code-server

    cd /code-server-4.7.1-linux-amd64/bin
    ./code-server
    

11. 在后台运行命令

    nohup ./code-server &