如何在linux服务器上安装Anaconda与pytorch,以及pytorch卸载

如何在linux服务器上安装Anaconda与pytorch,以及pytorch卸载

  • 1,安装anaconda
    • 1.1 下载anaconda安装包
    • 1.2 安装anaconda
    • 1.3 设计环境变量
    • 1.4 安装完成验证
  • 2 Anaconda安装pytorch
    • 2.1 创建虚拟环境
    • 2.2 查看现存环境
    • 2.3 激活环境
    • 2.4 选择合适的pytorch版本下载
      • 2.4.1 查看cuda版本
      • 2.4.2 在pytorch官网找下载命令
    • 2.5 检测是否安装成功:
  • 3 Pytorch卸载与重安装
    • 3.1 卸载并安装指定版本
  • 参考

1,安装anaconda

1.1 下载anaconda安装包

这里我们需要在官网上查找自己需要的版本,地址链接在下面:

https://repo.anaconda.com/archive/

image.png
这里以我自己安装的版本为例:

Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

两种下载方式:

  1. 直接在windows电脑端点击下载,等下载完传输从windows上传输到linux服务器上就可–简单方便
  2. 在linux上使用指令直接下载。
    1. 以自己安装的版本为例:地址:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
    2. 在linux控制台输入指令:wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
    3. 如果没有出现问题就是下图所示:然后进行1.2步的安装。

1.2 安装anaconda

接下来我们需要首先赋权再执行安装程序,依次输入下面两句命令:
赋予权限:

chmod +x Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

执行安装:

./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

然后出现下面图所示:

点击Enter(回车键):
此时显示Anaconda的信息,并且会出现More,继续按Enter,直到如下图所示:

输入Yes:

继续点击Enter:

输入 yes,添加环境变量

1.3 设计环境变量

如果你上述操作中没有进行设置环境变量的话,那你需要另外添加。
你需要自己到这个文件夹设置你安装Anaconda路径(比如上面显示我的是)

/home/wangke/.bashrc

单击进去,在最后一行添加:

export PATH=/home/anaconda3/bin:$PATH

需要把之前的那句话给注释掉如下所示:

# export PATH=/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin:$PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH

这里只是个示例,具体的还是要看你们自己安装的路径。
然后保存更改,输入下面这句指令:

source ~/.bashrc

1.4 安装完成验证

打开新的终端后,进入自己的文件夹目录下。
输入anaconda -V(注意a要小写,V要大写);
conda -V ,显示版本信息,若显示则表示安装成功。
image.png

至此,anaconda就安装成功,下面讲述安装pytorch。

2 Anaconda安装pytorch

2.1 创建虚拟环境

创建一个python版本式3.9的名字叫pytorch的虚拟环境:

conda create -n pytorch python=3.9

2.2 查看现存环境

输入指令查看,现存的环境:

conda info --envs

image.png

2.3 激活环境

输入下面指令激活到刚刚建立的pytorch环境中:

conda activate pytorch

image.png

2.4 选择合适的pytorch版本下载

最最最最最重要的一步,就是选择适合自己linux服务器的版本的pytorch。 因为如果你的pytorch版本和cuda版本不对应的话,很有可能你用不了你的GPU。导致比如segmentation fault等 一系列错误。 当然,你使用服务器的目的就是为了使用GPU。肯定要下载GPU版本的torch.

2.4.1 查看cuda版本

查看cuda版本:

nvcc -V

输出: cuda 版本是11.7版本
image.png

2.4.2 在pytorch官网找下载命令

我们发现,官网的主界面里面,没有符合我们需求的pytroch版本安装指令。
官网连接:https://pytorch.org/
image.png
那我们可以点击 previous versions of pytorch,进入下面界面进行寻找:我们便可以看到符合cuda11.7的安装指令。但是不得不说,conda的安装指令确实没有pip的安装指令 稳定。你可以往下拉寻找pip的安装指令
image.png

注:
1,如果conda 不好安装的话,可以使用pip安装,都是一样的。
2,如果pip安装的时候还是不稳定的话,可以在安装的时候加清华的源:
比如,你可以在在输入pip 某个包的时候: 加上:

 -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

比如:

 pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意使用镜像,不然可能会比较慢,或者连接不稳定。

2.5 检测是否安装成功:

在linux服务器界面依次输入下面指令,查看torch的版本,以及查看能否调用cuda。
如果查看能否调用cuda时候返回False需要验证是否自己的torch的版本与cuda版本不对应
如果查看完想要退出的话,输入 exit()。

python
import torch
print(torch.__version__)  # torch版本
print(torch.cuda.is_available())   # 能否调用cuda Ture/False

image.png

3 Pytorch卸载与重安装

如果你的pytorch版本和cuda版本不对应,在使用print(torch.cuda.is_available()) 时返回False,你可能需要删除已下载的torch,并重新安装。
建议直接卸载并找到对应版本重新卸载,或者再建立一个虚拟环境再下载对的。

3.1 卸载并安装指定版本

使用conda卸载Pytorch

conda uninstall pytorch

使用pip卸载Pytorch

pip uninstall torch

安装:
安装过程可以回到上面 2.4 部分,找到适合自己电脑的进行安装。

参考

【如何在Linux服务器上安装Anaconda(超详细)】
https://blog.csdn.net/wyf2017/article/details/118676765

[如何在 Linux 服务器上安装 pytorch]
https://blog.csdn.net/flyconley/article/details/102844921

【Pytorch如何更新版本与卸载,使用pip,conda更新卸载Pytorch】
https://blog.csdn.net/miao0967020148/article/details/80400357

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