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服务器安装Anaconda和Pytorch
- 前言
- 建立SSH连接
- 安装Anaconda
- 下载Anaconda
- 安装Anaconda
- 验证安装
- conda命令
- 安装Pytorch
前言
实验室换了一台新的服务器,相应的,我需要重新搭一遍环境,顺便记录一下。
服务器有好几个账号,每个人都有sudo权限的话会比较乱,因此感觉最好的方法还是在自己的账号里安装个Anaconda就可以“为所欲为”了。软件随便安,版本号自己选,也不怕影响到别人。
建立SSH连接
在windows下,我最喜欢用的是MobaXterm
安装Anaconda
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
下载Anaconda
进入Anaconda官网,进入Download界面,我选择了Linux Python 3.7 version
然而下载速度实在是太慢了,最近我的梯子也不能用了,和我一样情况的可以到贵校的镜像站进行下载
找到自己的版本
这下载速度真快,舒服
懒得自己找的同学可以用我这个,提取码v6c4
,版本是Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64
安装Anaconda
将下载好的文件名为Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
的安装包传输到服务器。我用的是MobaXterm,可以直接拽过去。大家也可以用scp等其他方式。
我放在了根目录,于是执行
sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
这应该没什么好犹豫的,点Enter键
不停的点了几次回车完成许可证阅读后,系统会提示您批准许可条款,出现Do you accept the license terms? [yes|no]
输入yes
点击Enter确认安装地址,你也可以输入自定义目录
然而我遇到了以下问题
这是由于出现了WARNING: md5sum mismatch of tar archive
,即MD5校对错误。
可见先验证是多么重要的一步!
在Windows下的文本文件用ssh上传到Unix/Linux,会自动进行格式转换,就是把回车、换行转为换行,在Unix下查看,会发现少了^M。
将文件改为zip文件后再传输,传输成功后改回sh,就可以成功安装。参考出处
于是我将.sh文件压缩打包zip传至服务器,在服务器执行
~$ unzip Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.zip
然后进行上述操作,安装完成!
出现以下询问——
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
我输入yes,顺利结束
正如界面里所说——
If you’d prefer that conda’s base environment not be activated on startup,
set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
验证安装
通过conda命令验证安装,例如使用list
此时显然还不行,可以通过source ~/.bashrc
或者按照它的提示所说的重新开一下终端就好了
关掉终端,重新连接了一下,可以看到默认进入了base
更新一下
$ conda update conda
$ conda update anaconda
conda命令
conda update -n base conda //update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx //开启xxxx环境
conda deactivate //关闭环境
conda env list //显示所有的虚拟环境
安装Pytorch
安装Pytorch比较简单,一句conda install pytorch
搞定!
查看一下版本以及能否用GPU
(base) zdy@ailab-SYS-7049GP-TRT:~$ python
Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 20:35:49)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
1.3.1
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>
截图如下:
不放心的话可以对比一下它对应的cudnn是不是一致——
(base) zdy@ailab-SYS-7049GP-TRT:~$ uname -a
Linux ailab-SYS-7049GP-TRT 5.3.0-26-generic #28~18.04.1-Ubuntu SMP Wed Dec 18 16:40:14 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
(base) zdy@ailab-SYS-7049GP-TRT:~$ cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 10.2.89
(base) zdy@ailab-SYS-7049GP-TRT:~$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"
可以看到CUDNN版本是7.6.5,是一致的。
有问题多交流,可留言可发邮件,我的邮箱是zhaodongyu艾特pku(这里换成点)edu。
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