配置Linux开发机环境

配置Conda

下载

# 从官网下载Linux版本的anaconda，https://www.anaconda.com/download/，需更新以下版本
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

安装

# 执行安装脚本
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
# 同意Licence
yes 
# 指定安装路径（默认位置为用户个人文件夹下的anaconda3文件夹）
/home/xxx/anaconda3/ 
# 同意installer initialize Anaconda3
yes 
# 如果安装时没有同意，后面想init，执行以下命令
eval "$(/home/xxx/anaconda3/bin/conda shell.YOUR_SHELL_NAME hook)" // YOUR_SHELL_NAME 换成 bash或其他
conda init
# 退出终端重新进入
# 安装完成后，Anaconda会设置终端开启时，自动进入base虚拟环境，我们需要取消这一设置，因为虚拟环境是可嵌套的，在base环境中再进入虚拟环境可能会产生不可控的问题。使用以下命令取消这一行为：
conda config --set auto_activate_base false
# 设置源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 // - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/  清华源被封了，先不加
 // - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 // - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 // conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 可能有Http问题，先不加

# 显示源路径
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --show-sources

配置环境

# 创建名为gcc485的环境，安装gcc， 版本为4.8.5
conda create -n gcc485 gcc=4.8.5 
# 自动激活虚拟环境，在文件尾部追加
vim ~/.bashrc
source activate gcc485 
# 安装cmake
conda install cmake=3.6.3 
// 还可以从conda cloud 安装 [https://anaconda.org/anaconda/cmake](https://anaconda.org/anaconda/cmake)

Conda附录

激活环境

# 激活虚拟环境
conda activate gcc485 （source activate gcc485）
# 关闭虚拟环境
conda deactivate (source deactivate)
# 列出所有存在的虚拟环境名称
conda env list
# 删除指定虚拟环境，如果为空环境则此命令失效（也就是未指定Python版本的时候）
conda remove -n my_virtual_env --all
# 删除指定虚拟环境，无论此环境是否为空
conda env remove -n my_virtual_env
# 安装Anaconda收录的Python包，使用此命令Anaconda会自动检查新安装包与已安装包之间是否有依赖库版本冲突
conda install package
# 安装所有Python收录的包，包括Anaconda未收录的Python包，不会检查依赖库版本冲突
pip install package
# 查找相关包的所有收录版本
conda search package
# 导出虚拟环境配置表及使用配置表文件创建虚拟环境
conda env export > conda_env.yaml
conda env create -f conda_env.yaml

更新Anaconda

conda update conda
conda update anaconda

源

# 查看安装源
conda config --show-sources
# 添加安装源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 删除安装源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

卸载

# 安装Anaconda-Clean软件包
conda install anaconda-clean 
# 删除所有与Anaconda相关的文件和目录，而不会提示您删除每个文件和目录
anaconda-clean --yes
  # 或者在删除每个与Anaconda相关的文件和目录之前，请先确认确认，然后删除每个文件和目录
  anaconda-clean
# 从.bash_profile中删除Anaconda路径
vim ~/.bash_profile
export PATH="/home/xxx/anaconda3/bin:$PATH"

配置Git

# 设置用户信息
git config --global user.name "myname"
git config --global user.email "myname@company.com"
# 查看用户级别配置
git config --global --list

安装gbb

https://www.jianshu.com/p/428e8737b133

安装机器学习相关库

conda install scikit-learn
conda install matplotlib

安装机器学习相关框架

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
在此页面找到想要版本的下载列表

# CUDA 10.0
Download and install wheel from https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html

比如下载cuda10.0 + torch1.4.0 + python3.6版本的torch
https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.4.0%2Bcu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

设置可见卡

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0[,1,2,3]

最后编辑于：2021.03.16 11:50:43