Linux服务器搭建Python环境
Linux服务器搭建Python环境
前言
参考文章：
https://blog.csdn.net/qq_37924224/article/details/119329976
https://blog.csdn.net/fs1341825137/article/details/109681541
https://www.csdn.net/tags/MtTaEgysNjg2NzctYmxvZwO0O0OO0O0O.html
https://blog.csdn.net/qq_51570094/article/details/123902419
默认使用MobaXTerm连接服务器
如何实现
一. 安装anaconda
anaconda可以帮助我们创建多个环境，安装第三方包及管理。
1. 下载安装包
使用清华镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
选择合适的版本安装包，使用如下指令查看服务器版本：
cat /proc/version
本文使用Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh。
输入
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
2.安装
输入
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
之后按回车继续，输入'yes'，知道出现以下画面：
表示安装完成。
3. 更新环境变量
输入
source ~/.bashrc
用来更新环境变量，更新后再登陆服务器会自动进入conda环境，如下图：
若想更改默认可通过以下方法，输入
conda config --set auto_activate_base false
若再想进入base可输入
conda activate base
二. 创建虚拟环境
1. conda创建
anaconda安装成功后即可以使用conda指令来创建虚拟环境
建立环境指令：
conda create -n name python=3.x
name为虚拟环境名称，后面是python版本(建议3.6版本)
如下图为创建了名为tf1.15的虚拟环境
2. 激活/退出虚拟环境
创建虚拟环境后需要激活才能使用，输入
conda activate name
name为虚拟环境名称。
退出虚拟环境(切换到base环境)输入
conda deactivate
3. 验证
查看创建虚拟环境列表：
conda env list
删除虚拟环境：
conda env remove -n name
4. 安装tensorflow
进入创建的虚拟环境，并且要注意tf与python版本的匹配(对照表在附录部分)，输入：
% pip也可以
pip3 install tensorflow-gpu==1.15.0
5. 安装cuda、cudnn
这一部分可以退出虚拟环境安装，安装之前同样要注意GPU版本与CUDA版本对应关系（附录有链接）
首先查看服务器安装的显卡驱动版本，输入：
nvidia-smi
下图为GPU版本
先下载cuda,官网下载地址
选择相应版本
下载后是一个.run文件
将文件上传到服务器用户目录下，输入以下命令安装：
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
按空格继续，直到出现一下画面，注意要安装到自己的目录下，同时不要安装新的驱动，因为服务器本来就有驱动。
安装好后会出现总结信息：
添加环境变量，打开.bashrc文件,在文件末尾添加以下两行
export PATH=/home/jwz/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/jwz/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后激活环境变量，
source ~/.bashrc
cuda安装完成。
下载cudnn，官网地址
选择相应版本进行下载，这一步需要注册NVIDIA会员，建议使用qq邮箱，会快一些，
将安装包上传到服务器目录下，进行解压：
tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz
出现以下画面，安装完成。
验证是否安装成功，进入python环境，输入
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
出现如下画面：
安装成功。
三. 安装pycharm
下载社区版，官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/
下载完是gz压缩包，如pycharm-community-2018.3.7.tar.gz
若出现如下问题，UI初始化失败：
可能是版本过高，换成更低版本试试。
将文件上传到账户目录下，输入
tar -zxvf pycharm-community-2018.3.7.tar.gz
进行解压，会出现pycharm的文件夹pycharm-community-2018.3.7，通过
cd pycharm-community-2018.3.7/bin
进入bin目录，输入./pycharm.sh即可运行pycharm。
附录
tensorflow和keras版本对照表：https://www.cnblogs.com/-yhwu/p/14619541.html
tensorflow和cuda、cudnn版本匹配：https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=zh-cn#gpu_support_2
GPU和CUDA对应关系：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
浙公网安备 33010602011771号