远程服务器安装anaconda，上一个服务器的数据迁移以及环境迁移

一、安装anaconda

1.首先需要下载anaconda的包，可以从清华源的链接下载，如果本地有的话，可以直接使用scp传输到服务器上。

#从清华源下载

wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

#从本地上传。XXXX指端口号（若远程服务器有分配端口），user_name@*.*.*.*指主机和ip地址

scp -P xxxx Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh user_name@*.*.*.*:path/

2.执行sh文件进行安装

bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

然后一直按Enter，直到出现询问”yes or no“，输入yes。然后一直按Enter直到配置完成，配置完成后命令行上面会显示anaconda的存储位置。

3.导入环境变量

vim ~/.bashrc

在最后添加语句。后面加粗的地方对应anaconda3安装的存储位置。添加完成后esc，wq！保存即可。

export PATH=$PATH:/home/user_name/anaconda3/bin

最后再重新载入配置文件，输入指令：

source ~/.bashrc

4.测试及简单配置

输入命令：conda info --envs

显示anaconda的位置即说明配置成功，服务器可以成功定位conda命令了。

接下来可以设置一些镜像源，进行简单的配置。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes

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二、数据迁移

使用scp进行传输即可，登录到上一个服务器。输入命令即可完成数据的传输。-r表示递归当前选定文件夹下的所有文件。

scp -P xxxx -r 旧服务器需要迁移的文件夹/ user_name@*.*.*.*:新服务器上的目标文件夹/ 

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三、环境迁移

推荐两种方法，针对的是特定的某一个环境，而不是所有的虚拟环境。

1.将旧环境打包成yaml文件，并在新服务器上使用conda命令进行安装

• 首先激活环境conda activate [name] name是环境名称
• 生成yaml文件:conda env export > [name].yaml
• 复制到新的系统下后：执行 conda env create -f [name].yaml，一般到这就完成了。

有些文件conda安装不了，因此也可以在环境中使用pip生成pip安装的文件

• 导出pip安装的包：pip freeze > requirements.txt
• 将requirements.txt 文件复制到新的系统中
• pip导入包：pip install -r requirements.txt

2.复制原服务器anaconda/envs下的某个自己需要的环境，并在新服务器上使用conda clone命令安装。

首先迁移环境。其中   旧服务器需要迁移的环境/，例如~/anaconda3/envs/某环境/

scp -P xxxx -r 旧服务器需要迁移的环境/ user_name@*.*.*.*:新服务器上的目标文件夹/ 

 然后使用conda创建一个新环境

conda create --name newenv_name --clone ~/anaconda3/envs/某环境/

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大功告成，有数据，有环境，可以跑代码啦。