服务器配置深度学习开发环境——安装Anaconda及TensorFlow

服务器配置深度学习开发环境——安装Anaconda及TensorFlow

1.进入Anaconda官网下载相应的安装包Anaconda首页

选择Linux选项下面的第一个即可

2.下载后将对应的安装包用Xshell或者MobaXterm之类的软件上传至服务器

3.安装anaconda

bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

之后一路enter和yes

安装结束后重新连接至服务器命令行之前会出现bash字样，如下图所示：

输入命令conda --version检查conda是否安装成功以及版本号

(base) fanzepeng@706-LabServer-2:~$ conda --version
conda 4.12.0

conda的一些常用命令卡一参考这篇conda常用命令

4.安装TensorFlow

关于为什么用conda，因为深度学习不同项目的所需要的各种环境以及包的版本都不尽相同，因此conda的很大一个作用就是我们在创建或者复现不同的项目的时候可以开辟互不干扰的运行环境，按照要求安装对应版本的包，配置相应版本的tensorflow或者pytorch。

下面是一个实例，为我要复现的项目创建一个虚拟环境并配置各种包

下图为所需要的配置

+ Python >= 3.6.5
+ Tensorflow >= 1.12.0
+ Numpy >= 1.15.4
+ opencv >= 3.4.2
+ scipy > 1.1.0
+ pandas >= 1.0.1
+ imageio >= 2.6.1

4.1创建名为tensorflow虚拟环境

conda create -n tensorflow python=3.6.5

4.2激活环境

conda activate tensorflow

4.3安装tensorflow

conda install tensorflow-gpu==1.12.0

这里提一嘴，安装过程中如果遇到网络问题的话可能需要conda换源，具体大家可以搜索参考别的博客，很简单。PS：我们实验室的网络还蛮快的hahhaha^ _ ^

4.4其他包的安装不在赘述，如果版本不对应，先卸载再安装对应版本的。
查看已安装的包的版本

conda list

至此安装结束，开开心心跑代码咯！