在服务器上搭建自己的python环境

目录

• 在服务器上搭建自己的python环境
• • 前言
  • 开始行动
  • • 一：了解你用的服务器和GPU
    • 二：安装anaconda
    • 三，搭建自己的环境
    • 四，使用自己的环境
    • 五，测试一下
  • 结束语

前言

对于一个研发来说，真的是有需求才会有进步。自学什么的，根本不存在。
被安排要在服务器上训练自己的模型连，这才开始学如何搭建自己的python环境。
这篇文章参考《科研第一步：实现Linux服务器上创建python虚拟环境》：https://blog.csdn.net/fs1341825137/article/details/109681541
这篇文章是默认你们会用Xshell连接服务器。
闲话不多说，我们开始吧。

开始行动

一：了解你用的服务器和GPU

cat /proc/version

lspci | grep -i nvidia

二：安装anaconda

进入这个网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
点这里，找到最新的适合linux服务器的。

右键，然后复制链接

接着在XShell上输入

wget 你复制的链接

我复制的是https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
所以我需要输入

 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

如图，等待下载好吧

注：linux x86_64，aarch64，ppc64le的差别如图，根据第一步中的cat /proc/version
截图出自：https://blog.csdn.net/wzh8108/article/details/105405456

等下载完毕后，输入

bash 你下载的Anaconda

因为我下载的是Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
所以我输入

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

然后一直按回车继续，接着输入“yes”,然后继续回车。如图

然后继续yes

等到出现

就算anaconda安装好了

三，搭建自己的环境

准备工作算是做好了，现在开始搭建自己的环境
首先输入source ~/.bashrc，用来更新环境变量，前面就变成了(base)

source ~/.bashrc

接着输入conda create -n name python=3.x，因为我这个要用于做图像分割且要用到python3.7的版本，所以我就输入 conda create -n seg python=3.7.

conda create -n seg python=3.7

接着输入 y ,确认。
这样就算好了，如图

这样我们就创建了名字叫做seg的python3.7的环境。

四，使用自己的环境

通过conda activate name来使用自己创建的环境，我之前创建的环境名是seg，那么我输入

conda activate seg

就把环境由base变为了我的seg

如果想返回base环境，则可输入

conda deactivate

如果想查看目前有哪些环境可以输入

conda env list

想删除环境，则可输入,name换成你想删的环境名。

conda env remove -n name

五，测试一下

我先pip install opencv-python。把opencv装上。

没有问题（除了速度慢），
好的，结束。

结束语

太不容易了，都看到这了就点个赞和关注咯。
如果有不清楚的地方，可以留言或者私信我。感谢各位咯。