conda常见命令

其实这个相当于自己的备忘录

服务器使用的是ubuntu，子账户。

1 anaconda

安装anconda

离线安装anaconda

下载地址https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
到下载的文件夹下执行

bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

这时候可能会出现（我出现了）无法使用conda指令，所以需要添加环境变量

echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"'>>~/.bashrc
source ~/.bashrc

conda常见指令

https://blog.csdn.net/SARACH_WONG/article/details/89328307

//创建环境
conda create --name yourEnv python=2.7
//激活环境
//windows
activate yourEnv
//linux/mac,linux需要进入到anconda/envs目录下激活环境
source activate yourEnv

//查看环境
conda info --envs

conda list //查看环境下安装的包和版本
conda install numpy //conda安装包
conda env list //查看所有的环境

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/cloud/msys2/

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes


豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/

山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/

清除源，切换为默认源

conda config --remove-key channels

配置pytorch_gpu环境

首先创建环境

conda create EnvName python=3.6

激活环境

source activate
conda activate EnvName
source deactivate

建议下载对应版本whl文件然后离线安装。

查看cuda与cudnn版本

cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A

CUDA Version 10.2.89

pip安装pytorch-gpu版本

离线下载pytorch网址：https://download.pytorch.org/whl

查看pip版本：

pip -V

在官网获得指令

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

或者下载对应的whl文件进行安装。