Linux Anaconda 安装环境常用命令

#WIndows 重装 升级Cuda 

 

nvidia-smi 查询算力版本，所以能装的cuda版本不超过12.2.  

cuda 12.1 的pytorch兼容性更好，因此选cuda12.1

CUDA的下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive   

查询正确的torch 安装命令：https://pytorch.org/get-started/locally/

 

按Windows 徽标键 + Shift + S 获取静态图像截图

安装 Anaconda ：bash Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64.sh

清华镜像源地址: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

直接更改./condarc 文件替换， conda config --show查看是否更改成功

Anaconda 环境下的常用命令exit（）

查看环境：conda info --env

创建环境：conda create -n py36tf23 python=3.6 

删除环境：conda remove -n py36 --all

激活环境：conda activate py36

退出环境：conda deactivate

查看驱动版本： nvidia-smi

#创建环境之后进入到环境内的操作

 

conda install cudatoolkit=11.2

conda install cudnn=8.0.5

cuda11.0.221_cudnn8.0.5_0

#安装步骤
conda install cudatoolkit=10.1 
conda install cudnn=7.6.5
pip install tensorflow-gpu==2.3.0

pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#可查看可供安装的tensorflow-gpu、cudatoolkit、cudnn版本以及对应的依赖 
# 不使用缓存
pip --no-cache-dir install 包名 -i 国内源
conda search tensorflow-gpu
# 卸载某个组件
pip uninstall tensorflow-gpu==2.3.0

 

 

python 环境下的版本查看和测试：

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available() #测试GPU是否可用
print(tf.__version__)   #查看tensorflow版本  2.3.0
print('tf path',tf.__path__)  #查看tensorflow路径
from tensorflow import keras #测试keras 是否可用 
print(tf.keras.__version__)  #查看keras版本  2.4.0
print('keras',keras.__path__) #查看keras路径 
print('tf keras',tf.keras.__path__)
from tensorflow.python.keras import layers
print('python keras',tf.keras.__path__)
# 查看python 信息
import sys
print(sys.version)
print(sys.version_info)

安装pytorch

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

import torch 
flag = torch.cuda.is_available()

　

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda install pytorch==1.8.0  #自动安装了cudatoolkit-11.1.1  #22.06.18

　　

pip install imageio pypng torchac   opencv-python tensorboardX matplotlib pyyaml scipy

 

数据上传代码维护

apt install ssh
ps -aux | grep ssh  # 看看ssh运行了波
# root       302  0.0  0.0  11284   972 pts/1    S+   16:14   0:00 grep ssh
service sshd start
service ssh start
#* Starting OpenBSD Secure Shell server sshd                    [ OK ]
apt install iputils-ping
ssh -p 22000 xwh@166.111.74.73
scp local_filepath/filename ubuntu@81.70.87.195:/home/ubuntu/
scp C:/last/four/juesai3_moni/data/Htime.mat ubuntu@81.70.87.195:/home/ubuntu/
scp -p 22000 ubuntu@81.70.87.195:/home/ubuntu/Htime.mat  /userhome/data_moni_juesai/
scp -P 22000 ubuntu@81.70.87.195:/home/ubuntu/Htime.mat  /userhome/data_moni_juesai/

pwd [-L]
cd userhome
cd data
cd simulation_code_v1

du -h *.* | sort -hr

python submit.py -a test.py -t wireless

 

安装matlab

wget https://software.tsinghua.edu.cn/matlab/R2021a_Linux.iso

mkdir matlab2021a

mount -t auto -o loop /home/yyw/R2021a_Linux.iso matlab2021a/

file-roller -e /home/yyw/matlab2021a /home/yyw/R2021a_Linux.iso