在服务器上安装anaconda3、opencv、pytorch、numpy
在服务器上安装Anaconda3，搭建虚拟环境，运行代码时可能出现的问题及解决方法
- 一、Linux下安装Anaconda3
- 二、安装opencv
- 三、安装pytorch
- 四、安装sklearn等
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- 4.1 Numpy库安装
- 4.2 Scipy库安装
- 4.3 matplotlib库安装
- 4.4 Scikit-learn库安装
- 4.5 numpy升级
一、Linux下安装Anaconda3
1、自动下载
（手动下载之后师兄说没必要这么麻烦TAT）
在这里找到需要下载的版本，使用wget命令就可以！
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh2、手动下载
2.1 先在清华镜像站上下载anaconda3
选择需要安装的版本，根据系统选择MAC、Windows、LInux，根据电脑位数选择64/32。下载到电脑。以Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh为例。
2.2 将下载好的文件上传到服务器上
可以用WinSCP直接拖动文件到目录。
2.3 切换到需要安装Anaconda的目录
在目录下执行bash，加上你下载的文件名字。
bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh2.4 安装完成后测试安装是否成功
在终端输入anaconda，如果出现下图则表示安装成功。
二、安装opencv
1、直接conda install opencv，出现下列问题，因为之前的anaconda3版本是2019的，推测是版本老旧。
2、解决方法
终端输入，conda update conda，一路选择yes，升级到最新版本。升级完成后再conda install opencv即可。
3、安装完后检测安装成功与否
在终端输入python，进入编辑模式。
可以看到当前的python 3.7.3 ，再输入import cv2
如果没有出现 MouduleNotFoundError：No module named cv2 则代表安装成功。
三、安装pytorch
1、首先为了避免冲突，单独为pytorch建立一个虚拟环境。在终端键入：
conda create -n pytorch python=3.7这样就创建了一个名叫pytorch的虚拟环境，接着我们激活此环境：
conda activate pytorch激活之后可以看到用户名前面变为pytorch。
如果需要退出此虚拟环境则：
conda deactivate
2、根据cuda版本进行安装（官网有对应命令）
2.1 查看cuda版本
命令语句：
cat /usr/local/cuda/version.txt
显示使用的cuda版本为8.0
2.2 官网查看对应cuda版本需要的命令。
进入需要安装pytorch的虚拟环境中，以我为例，我要在服务器上安装cuda版本为10.2的pytorch，输入命令：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch**注意！**为了加速下载，可以添加清华镜像源
命令如上，将 -c pytorch 删掉就ok。
四、安装sklearn等
sklean库是在numpy、scipy、matplotlib的基础上开发的，这些库都要安装。
安装顺序：
1、numpy
2、scipy
3、matplotlib
4、sklearn
安装包下载：戳这里
4.1 Numpy库安装
根据自己电脑的python版本和电脑位数进行下载。如我的电脑是64位，python3.7，则下载如下版本。
命令：pip install numpy-1.19.2+mkl--cp37-cp37m-win_amd64.whl
4.2 Scipy库安装
命令：pip install scipy-1.5.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl
4.3 matplotlib库安装
命令：pip install matplotlib-3.3.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
4.4 Scikit-learn库安装
简称就是sklearn。
命令：pip install scikit learn-0.23.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
4.5 numpy升级
后来在sublime text中编译的时候，出现DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块的问题，考虑升级numpy。
1、conda update numpy
很烦，但还要坚持。于是：
2、添加镜像源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes搞完之后打开.condarc文件是这样子：
再在anaconda prompt里面：conda update numpy
这下总算升级完了。