服务器环境搭建--包含本地创建及Anaconda创建（超详细）

1.软件要求

• XSell（相关安装见我博客，网址如下）

  XShell的安装及使用教程-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_48348861/article/details/135336285?spm=1001.2014.3001.5502

  2.服务器的环境创建（基本都在Xshell中进行命令行操作）

  2.1 使用基本的本地创建环境的方法

  step1：创建自己的文件夹（可以在自己文件夹中创建项目文件夹跟环境文件夹，这样方便管理）

  指令如下：

  • cd /home ：先进入home目录下，然后再创建自己的文件夹
  • mkdir xxx ：先创建一个自己名字缩写的总文件夹（我输入的指令是： mkdir wbs）
  • cd xxx ：进入自己名字创建的文件夹的目录下，然后进行项目跟环境文件夹的创建。()
  • mkdir env ：创建环境文件夹
  • mkdir project ：创建项目文件夹

    step2：进入自己的环境文件夹中

    • cd /home/wbs/env : 进入自己文件夹下的环境文件夹

      

      step3：在环境文件夹中创建新的环境

      • virtualenv xxx（输入自己的环境名称，根据个人习惯去命名） ： 我的指令是virtualenv pytorch36（36表示使用的python==3.6的版本，这个好像是本人服务器默认的版本，如果没有指定python版本，就会直接创建这个版本的python解释器）
      • 备注：如果上述指令无法执行，可能是没有对应的virtualenv数据包，使用pip install virtualenv指令进行数据包下载。

        step4:虚拟环境的进入与退出

        • 进入 ：source xxx/bin/activate (我的指令是source pytorch36/bin/activate)

          

          • 退出 ： deactivate

            

            step5：进入相应环境后，在该环境中下载需要的数据包

            • pip install xxx

              2.2 使用conda创建虚拟环境（本人更喜欢的方式）

              2.2.1 服务器中下载Anaconda

              step1：在清华镜像源中下载需要的Anaconda安装包，网址如下：

              Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirrorhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/step2：在服务器中下载该安装包

              • 方法一：在XShell中输入相应的指令进行压缩，指令如下（wget是指令，后面是网址中需要下载的版本压缩包）

                wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

                注意：部分服务器可能无法直接使用指令下载，如下图所示，则可使用方法二的方式进行下载。 

                

                •  方法二 :直接在本地电脑中下载好需要的安装包（下载LInux版本的），然后使用Xftp软件将压缩包传输到服务器的文件夹中。

                  

                  step3 ：进行授权（是压缩文件能够解压缩等操作），命令行如下

                  chmod 775 Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

                  step4：运行安装指令(一定要先进入到你压缩包的目录下，才能进行解压缩操作)

                  • 指令1：先进入压缩包对应文件夹

                    cd /home/wbs/conda

                    • 指令2：进行安装 

                      bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

                      step5 ：一直点击回车键，直到出现需要输入yes的部分（需要输入的回车很多，可以选择长按回车，直至出现让你输入yes的部分）

                      

                       长按回车，知道看到yes

                      

                       step6 ：指定自定义安装路径（尽量下载在自己的文件夹下，可直接输入你想下载的文件夹处，此文件夹可以是原来没有的，这样系统会直接创建这个文件夹，然后进行安装）

                       我设定的安装路径（最好都下在 /home/xxx/xxx 路径下，这样不会影响到其他人使用）

                      

                      step7 :  自动添加环境变量

                      step8 ：测试（需要退出终端重新打开测试，否则会显示无效）

                      

                       退出后，重新进入测试（此时会默认进入base环境）

                      2.2.2 在Anaconda中创建环境 

                      step1 ：指定环境名称及python对应版本号(依旧在Anaconda下载的文件夹下进行操作)

                      • pytorch与CUDA和python之间的版本对应关系如我另外一个博客可见：

                        服务器中的Pytorch的下载及安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_48348861/article/details/135456634?spm=1001.2014.3001.5501确定好对应的版本对应关系，然后进行环境创建：

                        conda creat -n py3.9torch1.12 python=3.9 -y

                        

                         step2 ：激活环境

                        conda activate py3.9torch1.12
                        

                        

                        step3 :下载深度学习框架（以pytorch1.12.1为例，详细步骤见step1中的博客连接，这边下载只是指令不同）

                        

                         将指令输入命令行即可：

                        下载完成后，测试pytorch是否下载成功。 

                        

                        step4 ：下载相应数据包 

                        • 方法一 ：直接使用指令进行下载

                          conda install XXX

                          • 方法二 ：在本地下载好，直接通过xftp导入到服务器文件夹中(xftp的安装教程见我另一个博客)

                            Xftp的安装及使用教程-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_48348861/article/details/135336988?spm=1001.2014.3001.5501

                            • Windows系统中Anaconda环境中的数据包对应的路径如下所示：

                                       E:\Anaconda\Anaconda1\envs\pytorch38\Lib\site-packages

                              • LInux系统中Anaconda环境中的数据包对应的路径如下所示：

                                        /home/wbs/conda/conda1/envs/py3.9torch1.12/lib/pythonx.x/site-packages

                                （注意 : 使用Anaconda配置环境时，可能因为服务器的权限问题，每次进入服务器时需要重新添加自己的环境变量，所以建议是不关闭服务器！！！）