linux配环境心得：conda/本地配cuda，cudnn及pytorch心得
我们服务器遇到的大多数找不到包的问题
都是因为国内的网络环境以及墙的问题，导致我们服务器使用了源，或conda使用了源的问题。
使用命令： conda install ，提示找不到包，很可能是因为我们使用了源，然后源里没存那个包。
使用命令： conda search cudatoolkit，找不到包，那其实是这个源里没这个包，不是说conda真的装不上那个特定版本的cuda。
又比如，使用git clone， git reset，一直报很奇怪的错，网上搜索的方法试了又试，都解决不了这个问题，之后发现是国内链接github比较慢，使用一下学术加速就解决了。
又比如，conda install pytorch -c pytorch，怎么都装不上，找不到包，也是连接pytorch官网比较慢
所以这里，笔者通过在autodl上搭建环境的例子，重新整一遍linux新环境中配置cuda，cudnn，pytorch以及安装好一个github包，并通过git硬调apex版本，来掩饰一下，当国内网不好，或使用的服务器网不好的时候，我们有多少种方法把环境给配好。(比如本地安装，换源，conda换pip之类的。)
一，服务器安装cuda和cudnn
使用conda在线安装cuda和cudnn
一般情况下，我们使用conda在虚拟环境中安装cuda和cudnn，我们会先搜索conda能提供的cuda包和cudnn包再安装。
比如使用如下所示代码：
conda search cudatoolkit
conda search cudnn
之后安装显示出来的列表里图里有的cuda和cudnn版本。
conda install cudatoolkit==xx.xx
conda install cudnn==xx.xx
比如当我在autodl上默认环境中运行：
conda search cudatoolkit
时，显示出来的是如下画面：
可以看到，显示出来的包不全，导致我们配环境也配的很困难(conda search cudnn同理，同样是不全。)
不管是直接使用命令进行安装
conda install cudatoolkit==xx.xx
，还是使用命令
conda search cudatoolkit --info
自己根据链接下载里面对应的包再本地安装，前提是我们得能搜索到对应的包啊，连包都搜索不到怎么安装(比如我们想安装11.1版本的cuda，我们至少得能搜索到cuda11.1啊，但这里的cudatoolkit连11.1都搜索不到。)
为什么conda能提供的cuda版本和cudnn版本这么少？我尝试运行了一下这两行命令进行搜索：
conda search cudatoolkit -c conda-forge
conda search cudnn -c conda-forge
这回能搜索到一系列的包。
确定原因：是网络和源的问题，导致conda搜索不到。
尝试换一下源再搜索：
#conda清除添加源，恢复默认源
conda config --remove-key channels
#添加一些清华源(有时候清华源崩了，可以换阿里源，阿里源崩了，可以换中科大源。国内安环境遇到问题，比如查找不到包的问题，很多都是网络的问题)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
这时候再重新运行命令：
conda search cudatoolkit
conda search cudnn
这时候就能显示一系列能安装的conda 包了(conda搜索不到包，还是源的问题。)
这时候运行命令就可以了：
conda install cudatoolkit==xx.xx
conda install cudnn==xx.xx
使用conda进行本地安装
有时候直接去搜索conda-forge，去安装的时候，因为服务器没法访问外网，如果不是用源里面的文件，可能下载速度会很慢。我们可以使用这条命令：
conda search cudatoolkit --info
访问搜索出来的包的url，然后自己下载好，上传到服务器上，之后使用命令安装。
比如我们下载的两个包是cudatoolkit-11.3.1-h2bc3f7f_2.conda和cudnn-8.2.1-cuda11.3_0.conda，我们可以运行这两个命令进行安装。(下载的如果是压缩包，记得解压)
conda install ./cudatoolkit-11.3.1-h2bc3f7f_2.conda
conda install ./cudnn-8.2.1-cuda11.3_0.conda
检查conda安装的cuda和cudnn
conda list| grep cudatoolkit
conda list| grep cudnn
本地直接安装cuda和cudnn
方法一：直接更换镜像
实际上我们没必要把每一步都按照自己的想法去强迫其实现，这样会很浪费我们的时间，有时候同一张卡，我们直接升降配置换个镜像，就可以配好了。这能极大的提升我们做科研的速度。(不过我还是想把整体配环境的流程配一遍)
方法二：在nvidia官网下载cuda和cudnn之后进行安装
比如我们想安装cuda11.1.1和配套的cudnn7.6.5，我们首先要在nvidia官网的cuda-toolkit页面下载cuda11.0。
我们点进该页面，之后选择相关的文件，然后下载就可以了。
之后按照这个页面下面的链接运行即可成功安装上。
之后是配置cuda的环境变量的部分。具体安装过程如图所示：安装CUDA并配置环境变量。或参考这个帖子的配置环境变量过程：Linux系统下CUDA和cuDNN环境配置 。
接着我们进入nvidia-cudnn网址进一步下载cudnn
(这一步需要登陆)
安装cudnn之后，要执行一些列复制头文件的命令，参考此网址即可。对命令具体不懂的，可以询问ChatGPT 。
conda安装的cuda没有nvcc
我之前的autodl设置的环境一直是cuda10.1，然后conda里安装的cudatoolkit也是10.1的版本，所以一直没发现这个问题，。
当换了另一个服务器后，另一个服务器没有安装cuda10.1，conda安装了10.1版本的cudatoolkit之后无法使用nvcc命令，同时apex也无法正常安装(一直调用的外部的不匹配的cuda)
命令行运行命令
nvcc -V
或
nvcc --version
发现提示没有nvcc。
这是因为conda安装的cuda是不完全的版本。如果想使用conda安装具有nvcc的cuda，有两个办法：
方法一：
安装具有nvcc功能的cuda包。 参考以下三个网址：在Conda/无网络服务器/非root情况下安装Apex，安装cudatoolkit时Nvcc丢失？,Nvcc missing when installing cudatoolkit?.
conda search cudatoolkit
conda install -c conda-forge cudatoolkit-dev=10.1
上面第一句，如果网络不好的话可能搜索不到，直接安装cudatoolkit-dev就行了。网络好的服务器可以直接安装(不过暂时没有去试过只安装dev，不安装cuda能不能使用apex，至少conda下有nvcc功能了)
方法二：
安装nvidia官网提供的cuda包。（nvidia conda channel is now available: nvidia/cuda and nvcc is in it.）
里面的示例安装命令是：
conda install cuda -c nvidia/label/cuda-11.3.0
但是似乎这个cuda包没有我们需要的系统版本(cuda10.1),里面有的版本都包含在这个网址里了：
nvidia / packages / cuda 12.3.0
二：服务器安装pytorch
换源或换命令安装pytorch
pytorch官网
比如官网的conda安装命令是：
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0-c pytorch
实际上这个版本还有对应的pip安装命令：
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
在安装pytorch的过程中，我们还可以换源
换源安装pytorch
本地安装pytorch
pytorch离线下载网址
比如如果pytorch官网告诉我们的安装命令是：
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0-c pytorch
我们可以去上面的离线包下载网址，把对应python版本和cuda版本的pytorch，torchvision还有torchaudio都下载上:
torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
torchaudio-0.8.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
之后我们把下载的包上传到服务器以后，在本地路径上直接pip安装就可以了。
pip install torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torchaudio-0.8.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
报错： xxx.whl is not a supported wheel on this platform
不过本地安装pytorch的whl文件的一个问题就是，我们可能需要改一下文件的名字(因为新版的pip必须把文件名按规定的语法来修改才能安装上)
具体可以参考这三个网址：ERROR: torch-1.12.0+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.，xxx.whl is not a supported wheel on this platform-查看pip支持的安装包版本，用whl安装pytorch踩坑实录（whl is not a supported wheel on this platform.）
我改了文件名后，成功安装上了。
我改的文件名：
torch-1.8.0+cu111-py38-none-linux_x86_64.whl
然后就成功安装上了
pip install torchvision-0.9.0+cu111-py38-none-linux_x86_64.whl
最后：
pip install torchaudio-0.8.0-py38-none-linux_x86_64.whl
检查pytorch是否成功安装：
import torch
print(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())# 打印当前可见可用的GPU数目print(torch.cuda.device_count())# 获取GPU名字print(torch.cuda.get_device_name())# 获取torch运行的cuda版本
torch.version.cuda
三：服务器运行git命令(git reset/ git clone)
这个同样是源或网络的问题，autodl有一个学术加速。
四：服务器conda安装gcc和g++
这里一看几条参考命令就都懂了。
比如我们之前conda安装了gcc和g++，但是软链接的是高版本的gcc和g++，现在无法使用，那么就可以这样：
先删除之前版本的gcc和gxx
conda remove gcc_linux-64
conda remove gxx_linux-64
再安装对应版本的gcc和gxx
conda search gcc
conda search gxx
conda install gcc_linux-64=7.3.0
conda install gxx_linux-64=7.3.0
如果之前已经加上了软连接，那先删除之前的软连接 (通过这条命令，再通过下面的建立软链接的命令可以看出，软链接就是创建了一个文件，访问这个文件时可以链接访问到我们真的希望他访问的文件。比如这里创建的文件是在环境的bin下创建了gcc和g++两个文件，结合下面添加新的软链接可以理解清楚，访问bin/gcc时，实际访问的是bin/x86_64-conda_cos6-linux-gnu-gcc，也就是我们conda实际安装的gcc文件)
rm /home/fengsiyuan/anaconda3/envs/scene_graph_benchmark/bin/gcc
rm /home/fengsiyuan/anaconda3/envs/scene_graph_benchmark/bin/g++
添加新的软链接
ln -s /home/fengsiyuan/anaconda3/envs/scene_graph_benchmark/bin/x86_64-conda_cos6-linux-gnu-gcc /home/fengsiyuan/anaconda3/envs/scene_graph_benchmark/bin/gcc
ln -s /home/fengsiyuan/anaconda3/envs/scene_graph_benchmark/bin/x86_64-conda_cos6-linux-gnu-g++/home/fengsiyuan/anaconda3/envs/scene_graph_benchmark/bin/g++
当然，有的系统没有用conda，软链接链接的是usr/local/bin下的gcc和g++，那就是另一回事了
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