在公共Linux服務器上創建自己的python虛擬環境

• 一、了解使用的服務器和GPU
• 二、安裝Anaconda和Pycharm
• 三、搭建自己的環境
• 四、使用自己的環境
• 五、在linux系統上使用conda 安裝GPU版本TensorFlow-GPU
• 六、參考鏈接

一、了解使用的服務器和GPU

cat /proc/version

lspci | grep -i nvidia

nvidia-smi

查看現存的狀態，看有沒有程序再跑。

二、安裝Anaconda和Pycharm

本服務器已經安裝配置了這些內容，接下來直接開始搭建自己的環境了。

三、搭建自己的環境

1.首先輸入source ~/.bashrc，用來更新環境變量，前面就變成了(base)

source ~/.bashrc

2.創建自己的虛擬環境，指令如下

conda create -n gyyenv python=3.8.5

接著輸入y，確認，完成後得到下圖

四、使用自己的環境

1.進入自己創建的環境，輸入指令

conda activate gyyenv

2.返回八base環境，輸入指令

conda deactivate

3.查看目錄有哪些環境，輸入指令

conda env list

4.刪除環境，輸入指令，其中name換成自己想要刪除的環境名字。

conda env remove -n name

五、在linux系統上使用conda 安裝GPU版本TensorFlow-GPU

1.進入自己創建的虛擬環境cond activate gyyenv，可以以先查看tensorflow版本安裝，輸入命令conda search tensorflow-gpu ，示圖如下：

2.通過指令conda list查看安裝的內容。

3.通過指令conda install tensorflow-gpu==2.2.0

4.檢查tensorflow是否安裝成功。


最後的True說明安裝成功，並退出自己的虛擬環境！

六、參考鏈接

1. 在服務器上搭建自己的python環境
2. 科研第一步：實現Linux服務器上創建python虛擬環境
3. 在linux系統上使用conda 安裝GPU版本TensorFlow-GPU（詳細步驟）