从零开始配置服务器环境：Miniconda安装与PyTorch配置

从零开始配置服务器环境：Miniconda安装与PyTorch配置

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/Yaoyao2024/article/details/144926620

本文面向科研小白，详细介绍了如何在服务器上配置Miniconda环境，包括CUDA版本检查、Miniconda安装、虚拟环境创建以及PyTorch的安装。

0、前言

在科研工作中，服务器环境的配置是一个重要的环节。本文将详细介绍如何在服务器上配置Miniconda环境，包括CUDA版本检查、Miniconda安装、虚拟环境创建以及PyTorch的安装。

1、Miniconda的安装

1.1 查看服务器的操作系统信息

连接好服务器后在终端运行以下命令：

uname -a

1.2 查看服务器的CUDA版本（重要）

执行：

nvcc -V

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 推出的一种并行计算平台和编程模型，CUDA 软件：由 CUDA 驱动、CUDA 工具包等组成。CUDA 驱动负责管理 GPU 资源和与硬件交互，CUDA 工具包提供了一系列的开发工具，如编译器、调试器、性能分析工具等，还包含了 CUDA 编程语言和相关的库，方便开发者进行 CUDA 程序的开发。

一句话：CUDA是我们使用GPU的中介，要想使用GPU加速我们模型的训练或预测，必须保证安装了CUDA！

如果这个时候出现错误（一般是因为CUDA没有加入到你当前这个新用户的环境变量里面），可以通过以下步骤解决：

1. 查看cuda的bin目录下是否有nvcc：

cd /usr/local/cuda/bin

2. 如果存在，直接将cuda路径加入系统路径即可：

• 进入配置文件

vim ~/.bashrc

• 添加以下两行

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

• 更新配置文件：

source ~/.bashrc

• 再次执行nvcc -V就可以看到相应cuda版本了。

2、Miniconda的下载

参考官网下载地址：https://docs.anaconda.com/miniconda/

2.1 下载并安装 miniconda3

# 创建目录 ~/miniconda3 ，如果父目录不存在则一并创建。
# -p 选项表示如果需要的话创建目录及其父目录，以确保目标目录结构存在。
mkdir -p ~/miniconda3 
# 从指定的 URL 下载 Miniconda3 的安装脚本。
# https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 是下载链接。
# -O 选项将下载的内容保存到指定的文件路径 ~/miniconda3/miniconda.sh 。
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh 
# 以静默模式运行 Miniconda3 的安装脚本。
# -b 选项表示以 batch 模式安装，不会提示用户进行交互操作。
# -u 选项表示在安装过程中不更新已经安装的包。
# -p 选项指定安装路径为 ~/miniconda3 。
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3 
# 删除下载的 Miniconda3 安装脚本。
# -rf 选项中， -r 表示递归删除目录及其内容， -f 表示强制删除，不提示确认。
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh 

安装完miniconda3后还需要初始化：

~/miniconda3/bin/conda init bash
~/miniconda3/bin/conda init zsh

如果出现bash: conda: command not found，则需要添加conda的bin目录到PATH环境变量：

vim ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/data3/huangfuyao/miniconda3/bin

2.2 创建虚拟环境

source ~/.bashrc
conda create --name myenv python=3.10

2.3 在虚拟环境中安装pytorch

PyTorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/，选择合适的版本。

conda activate myenv # 进入虚拟环境
![](https://wy-static.wenxiaobai.com/chat-rag-image/13484747355918519662)
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

至此，安装完毕！现在就可以用conda命令来激活环境、下载包等等操作。