Ubuntu 安装 conda

一、首先，检查是否安装英伟达驱动器

打开终端，先用nvidia-smi查看一下，发现如下报错

nvidia-smi

（1）若输入nvidia-smi，提示为

NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. 
Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.

则参考这篇博客也就是下面内容 https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/108997692
使用 nvcc -V 检查驱动和cuda。

nvcc -V 

若提示 错误，根据错误提示安装

查看已安装驱动的版本信息

ls /usr/src | grep nvidia

比如我的驱动版本是：nvidia-111

依次输入以下命令

sudo apt-get install dkms

sudo dkms install -m nvidia -v 111 #(版本号)

等待安装完成后，再次输入nvidia-smi，查看GPU使用状态。

nvidia-smi

（2）若输入nvidia-smi，提示为

nvidia-smi

no devices were found

则，查看显卡

lspci｜grep -i vga

然后，查看推荐列表

ubuntu-drivers devices

**会提示推荐安装的

nvidia

驱动。安装带有

recommended

字样的软件包即可。但是当推荐为XXX-open，不要采用open版本安装！！！！安装后使用nvidia-smi时，会出现no devices found的错误，从列表中选择想要安装的驱动版本进行安装。**

二、Ubuntu 安装 conda

1. 打开终端

2.输入 ssh @***

1. 输入密码

2. 输入ls然后回车（如下所示，列出现有的文件夹）

ls

1. 转到想存储的文件夹，例如：

cd 下载

1. 下载 Anaconda

wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate

1. 查看文件名称：

ls

1. 安装 Anaconda

bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

  ( Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh为以上面的文件名称)

1. 回车后查看许可证，按 q 退出许可证，然后输入 yes 表示同意

10.很快就安装完毕。输入 yes 来确认使用 conda init 来启动

1. 启动环境变量

source ~/.bashrc

12.升级 conda

conda update -n base -c defaults conda

1. 创建虚拟环境

conda create -n （自定义名称） python

1. 进入虚拟环境

source activate （自定义名称）

1. 添加 python 模块

conda install ipython

1. 其他

#创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X（3.6、3.7等）
 
#激活虚拟环境
source activate your_env_name(虚拟环境名称)
 
#退出虚拟环境
source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
 
#删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
 
#查看安装了哪些包
conda list
 
#安装包
conda install package_name(包名)
conda install scrapy==1.3 # 安装指定版本的包
conda install -n 环境名 包名 # 在conda指定的某个环境中安装包
 
#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 
#或 
conda info -e
#或
conda info --envs
 
#检查更新当前conda
conda update conda
 
#更新anaconda
conda update anaconda
 
#更新所有库
conda update --all
 
#更新python
conda update python

#其他举例
pip install torch
pip install torchvision
 

1. 如何查看Linux中各个用户使用的存储空间大小：

#参考du -sh 目录
sudo du -sh /home/*

1. 使用如下：

1. Ubuntu进入python后退出命令

quit（）#或者
exit（）#或者
Ctrl+D

20.其他

cd www #意思是 到www目录；

cd ..  #意思是到上一级目录；

cd -   #意思是返回到上次的目录，类似windows返回 ；

cd     #意思是回到根目录。

1. 进入Python环境，检测pytorch是否安装成功

python

import torch

运行正常，没有报错

然后检测CUDA 是否能访问GPU

torch.cuda.is_available()