在linux上安装Anaconda并使用python虚拟环境

安装Anaconda

访问链接，寻找适合版本。

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

在笔者这里，下载链接是：

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
# 如果感觉慢，可以使用清华源：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

在终端输入：

curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

等待下载完成，执行该bash脚本：

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

一路回车，yes，确认安装，默认会安装在～/anaconda3下，等待安装完成。
重启终端，此时，conda就可以使用了。输入命令查看是否安装成功：

conda --version

看到版本号，就意味着安装成功了。

使用指定版本的python创建虚拟环境

查看可供使用的python版本：

conda search "^python$"

创建虚拟环境，根据实际情况命名，并选择python版本。
这里笔者需要python3.7版本，并打算为环境安装tensorflow1.15，故输入：

conda create --name py37_tf1_15 python=3.7

这会下载python3.7的最后一次release版本，在笔者这里，下载了python3.7.11及其依赖。
使用环境必须先激活：

conda activate py37_tf1_15

激活成功后，会在命令行前面见到：(py37_tf1_15)字样，表示处于py37_tf1_15环境。
此时输入python，应该会进入刚才安装好的python3.7.11。
进入激活状态后，停止使用该环境：

conda deactivate

查看之前创建的环境：

conda info --env

安装指定版本的tensorflow

查找可以安装的tf版本：

conda search tensorflow

笔者这里要安装tf1.15，故输入：

conda install tensorflow=1.15

安装指定版本的pytorch（GPU）

首先查看CUDA版本

nvcc -V

笔者这里是RTX3090，CUDA11.3
故在pytorch官网查询安装命令，选择稳定版（12.1），linux，conda安装，CUDA11.3版本

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

安装完毕后，键入python进入交互式环境，输入

import torch
torch.cuda.is_available()

看到显示True，即表示GPU版本的torch可以正常使用了。

使用ipython

在激活conda环境后分别输入:

conda install ipython
conda install ipykernel --update-deps --force-reinstall

即可使用ipython ipynb环境。