在Linux服务器上（非root权限）配置anaconda和pytorch的GPU环境

本人小白一枚，加入了导师的课题组之后使用学校的服务器开始炼丹，但是光是配环境就花了好几天，特此记录下。。。。

选择你趁手的工具

链接远程服务器的终端工具有很多，例如xshell等，我选择是的finalshell
下载教程

【FinalShell】折腾小白最爱的国产免费ssh终端工具 - 知乎 (zhihu.com)

下载Anaconda

方法一：
直接在终端输入下面一行代码：

$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.02-Linux-x86_64.sh

然后执行安装脚本：

$ bash Anaconda3-2022.02-Linux-x86_64.sh

在Linux中，.sh文件是可以直接执行的脚本，bash+文件名就是运行脚本的命令

 方法二：

手动下载对应版本的anaconda，然后上传到服务器上自己的文件夹下，建议新开一个文件夹比如叫  /anaconda

下载地址：Free Download | Anaconda

然后在安装文件下再执行安装脚本（bash + 你的安装包的名字）‘

例如：

$ bash Anaconda3-2022.02-Linux-x86_64.sh

安装包的名字一般很长，一个一个敲既费时又容易错，可以敲前面几个字母，然后再按Tab键，后面就自动不全了（如果你的路径没错的话）。

激活conda

在终端安装好了anaconda后数据conda命令发现命令未找到

此时需要激活anacona或者配置环境变量

由于本小白配置环境变量失败，因此使用激活的方法，这个方法麻烦在于每次使用前都需要激活 

 激活命令

$ source ~/anaconda3/bin/activate

激活成功后可以看见此时路径前面出现了  “ (base) ”环境的表示，这说明我们的anaconda安装新成功了

创建虚拟环境

上面的base环境其实就是一个虚拟环境，但是我们还是要再创建一个环境，在自己创建的环境里面训练，不要在base环境里面，，，你懂的

创建虚拟环境之前先查看自己服务器的的python版本（重要）

创建的虚拟环境的python版本最好和服务器上的一样！

命令如下：

python --version

此时就可以创建3.10版本的conda环境了

conda create -n ffa python=3.10

 上面的命令表示我创建了一个python为3.10的，名称为ffa的虚拟环境

可以使用下面的命令查看自己当前有哪些环境

conda env list

最上面的那个 # 号的不用管他

 路径前面的 * 表示当前正在使用这个环境

现在切换到ffa环境

conda activate ffa

 可以看见路径前面括号里面的内容变成当前环境的名称了

安装Pytorch

本文使用的是GPU版本的pytorch，确保你自己的服务器上可以使用GPU

可以使用下面的命令查看自己服务器显卡支持的最好cuda版本

nvidia-smi

出现上面的表格说明可是使用显卡，上面的cuda Version表示本服务器最高支持的cuda版本

去官网上复制下载命令： PyTorch

（链接需要往下面滑~~~）

 服务器一般选择linux操作系统，记住一定使用Conda安装，还有就是注意你的cuda版本不要超了

测试下：

在服务器上输入python，进去python环境

python

 依次输入下面的代码

import torch
print(torch.cuda.is_available())

输出True表示配置成功

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结束