实验室需要给每个人分配docker的container环境，为了节省系统的空间，打算把anaconda和深度学习的开发环境配置好拉取镜像以省时间。

基础环境配置

apt更新了清华源
安装了基础环境
gcc
vim Linux文本编辑库
openssh-server ssh远程连接库
net-tools 包含ifconfig，netstat等指令
iputils-ping 包含ping指令
wget 下载文件指令
curl 网络请求指令
git 版本控制

annaconda配置

官网wget拉取linux的annaconda下载后，bash安装即可(因为实验室服务器没有梯子，个人是下载到了本地然后scp传输到了服务器)

pytorch，cuda，cudnn配置

起初使用annaconda自带的环境，每次配置时间过长，而且一直报错👇

CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length

在安装pytorch的时候安装到半路，显示CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length。

网上的解决方法是添加清华源的镜像，但我的已经是清华源镜像了，所以解决方法是把timeout放大，600还是不行，把时间延长到1000.0就成功安装了。命令如下：

conda config --set remote_read_timeout_secs 1000.0

但是这个解决方法并不是很有效果👆

后来网上查询清华镜像问题，很多都是不全的镜像，安装起来很容易装成cpu版本。

GPU的pytorch安装教程
👆最后采取的这一篇的安装方法。

conda安装踩坑

镜像源如果不全或者当天挂了，容易在找包的时候报错，
个人尝试这个源没问题👇 更换文件使用 vim ~/.condarc 然后把下面的这一坨更换覆盖了就行

channels:- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
custom_channels:conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

在安装pytorch的时候，首先
官网的推荐链接中

其中的 -c pytoch -c nvidia 建议去掉 因为有这个会默认按照annaconda的官网地址下载。
更换源之后
可以去搜索一下源是否能下载想使用的包

conda search pytorch
conda search cudatoolkit

下载的时候指令最好是 pytorch和cuda一起安装，要不然会默认安装cpu版pytorch

整体安装流程👇

安装完anaconda后，本地安装的cuda显示正常

然后换源操作
(base) root@finaltest:~# vim ~/.condarc

更换后保存退出。输入
conda info查看源已经被替换

conda search pytorch 看到cloud/pytorch 源已经换成功


很奇怪 换到这个镜像后可以找到pytorch-cuda了，直接使用了官网指令,记得去掉后面的-c
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8
还是加载不上👆

打算安装这个cuda11.8的版本
(base) root@finaltest:~# conda install pytorch=2.1.0 pytorch-cuda=11.8
结果加载过慢，打算换成cudatoolkit

(base) root@finaltest:~# conda install pytorch=2.1.0 cudatoolkit=11.8.0

如果查询不到或者安装失败 可以看看这个教程 👇
GPU的pytorch安装教程

如果nvcc -V查询不到cuda，使用👇方法

加nvcc环境变量

接下来使用可以用以下指令复制环境，方便对于gpu的使用

conda create -n <new_conda_name> --clone bash