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linux服务器下命令行对anconda进行下载及其配置、conda使用、查看 cudnn& cuda

本文主要是介绍linux服务器下命令行对anconda进行下载及其配置、conda使用、查看 cudnn& cuda,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
  • 参考:
https://blog.csdn.net/remanented/article/details/88901523

conda 安装

  • 1.通过wget下载anconda安装包:
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
  • 2.安装anaconda
sudo bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh          进入制定文件夹安装

bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh -p anconda/ -u    安装制定文件夹
  • 3.一直按yes,包括添加到环境
    如果运行conda --version 显示没有此指令的话,需要把anconda添加到变量中去,运行两步:
echo 'export PATH="/home/user01/anaconda/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc
  • 4.添加清华的镜像源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

二、conda常见使用命令

  • 1.创建一个新的虚拟环境
conda create --name py3.7_paddle1.8 python=3.7
  • 2.查看 conda 版本,验证是否安装
conda --version
  • 3.将 conda 更新至最新版本,其他包也会更新
conda update conda 
  • 4.更新所有包
conda update --all
  • 5.更新指定的包
conda update package_name
  • 6.创建名为 env_name 的新环境,并在 该环境下安装名字为 package_name 的包
conda create -n python2.7 python=2.7 numpy pandas  
创建了 python2 环境,python版本为 2.7, 同时还安装了 numpy pandas 的包。  
  • 7.退出环境
source deactivate
  • 8.显示所有已经创建的文件
conda info -e
  • 9.复制已有的环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name    
  • 10.删除环境
conda remove ---name env_name --all

如果上述无效: 
conda env remove -n env_name
  • 11.查看所有已经安装的包
conda list
  • 12.在当前环境中 安装包
conda install package_name
  • 13.在指定环境中安装包
conda install --name env_name  package_name
  • 14.删除指定环境中的包
conda remove --name  env_name package    
  • 15.删除当前环境中的包
conda remove package

三、cuda & cudnn 版本查看

  • 1.查看 CUDA 版本
cat /usr/local/cuda/version.txt
  • 2.查看 cudnn 版本号
 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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