如何在Linux服务器上安装Anaconda(超详细)

2023-05-16

目录

  • 1. 安装Anaconda
    • 1.1 下载anaconda的安装包
    • 1.2 解决安装出现的bug
    • 1.3 安装anaconda
    • 1.4 点击Enter(回车键)
    • 1.5 输入 yes
    • 1.6 继续点击 Enter
    • 1.7 输入 yes,添加环境变量
    • 1.8 完成安装以及检测是否安装成功
  • 2. Anaconda安装Pytorch
    • 2.1 创建虚拟环境
    • 2.2 激活环境
    • 2.3 测试安装成功
    • 2.4 退出之后如何查看自己安装的环境
  • 3. 参考文献

1. 安装Anaconda

1.1 下载anaconda的安装包

这里我们需要在官网上查找自己需要的版本,地址链接在下面:

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

这里以我自己安装的版本为例:

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

这是我选择的版本,然后我们在控制台输入这句话:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

如果没有出现问题就是下面图示:
在这里插入图片描述
如果出现问题就按照 1.2 步骤操作。

1.2 解决安装出现的bug

当我们输入1.1的那一条命令时,有些人可能会出现下面这样的错误:

bash: wget: command not found

当然这也是我自己出现的错误,具体解决办法如下:
Debian/Ubuntu系统,需要执行以下命令:

apt-get install -y wget

相反,CentOS系统则需要输入下面指令:

yum install wget -y

1.3 安装anaconda

接下来我们需要首先赋权再执行安装程序,依次输入下面两句命令:

chmod +x Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

然后出现下面图所示:
在这里插入图片描述

1.4 点击Enter(回车键)

此时显示Anaconda的信息,并且会出现More,继续按Enter,直到如下图所示:
在这里插入图片描述

1.5 输入 yes

在这里插入图片描述

1.6 继续点击 Enter

在这里插入图片描述

1.7 输入 yes,添加环境变量

在这里插入图片描述

这里需要注意点的就是如果你直接跳过这部设置环境变量的话:

[no ] >>>

那你需要自己到这个文件夹设置你安装Anaconda路径(比如上面显示我的是)

/home/wangke/.bashrc

单击进去,在最后一行添加:

export PATH=/home/anaconda3/bin:$PATH

需要把之前的那句话给注释掉如下所示:

# export PATH=/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin:$PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH

这里只是个示例,具体的还是要看你们自己安装的路径。

然后保存更改,输入下面这句指令:

source ~/.bashrc

1.8 完成安装以及检测是否安装成功

打开新的终端后,进入自己的文件夹目录下,输入anaconda -V(注意a要小写,V要大写),conda -V ,显示版本信息,若显示则表示安装成功。

root@dev-wyf-react:~/wyf# conda -V
conda 4.5.11

2. Anaconda安装Pytorch

2.1 创建虚拟环境

conda create -n pytorch python=3.7 (pytorch 是我自己取的名字)

2.2 激活环境

使用下面这条命令,激活环境:

conda activate pytorch

出现下面所示:

(pytorch) root@dev-wyf-react:~/wyf#

检测环境是否安装好:

(pytorch) root@dev-wyf-react:~/wyf# conda info --envs

出现下面所示:

base /root/anaconda3
pytorch * /root/anaconda3/envs/pytorch

然后去选择适合自己的pytorch版本,点击下面那个链接:

https://pytorch.org/

在这里插入图片描述

温馨提示

在这里插入图片描述

然后复制下面这句话,输入到控制台:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

弹出提示,输入 y,即可完成安装,显示“done”。

2.3 测试安装成功

首先输入: python 然后在输入:import torch
在这里插入图片描述

2.4 退出之后如何查看自己安装的环境

如果在一台服务器上安装多个环境,一下子可能不记得需要激活哪个环境名称,这时候我们需要使用下面这个命令来查找:

conda info --envs

在这里插入图片描述

3. 参考文献

1. 如何在Linux服务器上安装Anaconda及其操作
2. Anaconda中安装Pytroch(填坑记)

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

如何在Linux服务器上安装Anaconda(超详细) 的相关文章

  • 仿真数据生成工具以及现有的仿真数据集

    现有仿真数据集 TartanAir TartanAir 是一个用AirSim生成的仿真SLAM数据集 xff0c 可以用于视觉SLAM 数据集提供 xff1a 双目 RGB 图像 xff0c 深度图像 xff0c 分割 xff0c 光流 x
  • 基于深度学习的SLAM概述

    目的 本博客总结最近看的几篇关于深度学习的SLAM以及基于深度学习的稠密重建 xff0c 简要对比记录特点 对比 年份名称类型框图前端输出地图方法特点回环2022DPVOmono VOVO每一帧的pose和paches转到3D坐标系下的3D
  • Airsim中运行OpenVINS和VINS_Fusion

    Airsim中运行OpenVINS和VINS Fusion 1 简介2 参考3 步骤3 1 编译3 2 运行3 3 运行结果3 4 相机和IMU参数配置 1 简介 本文简介在Airsim中运行OpenVINS和VINS Fusion 2 参
  • Apriltag生成

    Apriltag生成 一 单个Apriltag生成 生成单个的二维码 xff0c 下面给出30cmx30cm打印大小的生成脚本 xff0c 输入路径直接用 apriltag imgs 工程的tag36h11系列的图片即可 生成结果得到587
  • 论文学习---Learned Inertial Odometry for Autonomous Drone Racing

    总结 xff1a 文章主要介绍了仅用IMU作为输入的深度学习网络来估计相对位移 xff0c 估计的结果用于EKF更新 xff0c 可以得到较为准确的EKF估计状态 摘要 惯性里程计是敏捷无人机状态估计的一个具有吸引力的方案 单纯的使用IMU
  • 白话----之UCOS 信号量和邮箱

    总体理解 xff1a 两个任务需要共同访问一个共同的资源 xff0c 来切换或跳到不同的动作执行 这就产生信号量 两个任务 需要根据不同的按键选择 xff0c 来执行不同的动作 xff0c 产生邮箱 信号量和邮箱 我通过一个例子来学习的 希
  • 数据结构--结构体

    数据结构 https img blog csdn net 20181020104828701 watermark 2 text aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d4dWVjaGVuZw 61 61 font 5a
  • 小试牛刀爬北邮人论坛十大

    本来是为了写Alfred的work flow 不知道出了什么问题 一直都显示不了 sad 61 61 先把爬虫的代码贴这好了 好久没碰过python了 coding utf 8 author 61 39 wangxiao 39 import
  • mac安装homebrew报错 curl: (7) Failed to connect to raw.githubusercontent.com port443

    mac安装brew一直报错 xff0c 完整的报错信息如下 span class token literal property property curl span span class token operator span span c
  • C++ vector用法详解

    vector是STL的动态数组 xff0c 可以在运行中根据需要改变数组的大小 因为它以数组的形式储存 xff0c 所以它的内存空间是连续的 vector的头文件为 include lt vector gt 常用方法 xff1a span
  • 机器学习方法简介(2)--决策树、随机森林、朴素贝叶斯

    1 决策树 决策树是一种用于对实例进行分类的树形结构 Hunt算法 是一种采用局部最优策略的决策树构建算法 xff0c 它同时也是许多决策树算法的基础 xff0c 包括ID3 C4 5和CART等 Hunt算法的递归定义如下 xff1a 1
  • 软件工程——结构化分析方法

    结构化方法 概念 用来指导软件项目的开发 一种系统化的软件开发方法包括 xff1a 结构化分析方法 结构化设计方法 结构化程序设计方法 结构化设计方法和结构化程序设计方法的区别 xff0c 前者指的软件开发设计阶段的软件体系架构以及内部模块
  • linux安装软件方式--源码编译安装

    简介 xff1a 介绍源码编译安装软件包的管理 1 源码安装优点 xff1a 编译安装过程 xff0c 可以设定参数 xff0c 指定安装目录 xff0c 按照需求进行安装 xff0c 指定安装的版本 xff0c 灵活性比较大 2 源码安装
  • 正点原子mpu6050数据读取失败问题

    如果下载他们官方的程序都读不出来的话 看看你买的是stm32f407的V3版本吗 xff1f 这个版本是只有磁力计的官方代码 你用V3板跑他们的mpu的代码就会读不出来 xff0c 那个mpu6050的代码是已经停产的V2板子的
  • keil5 STM32F103 下载程序出错Flash Download failed - "Cortex-M3"

    1 背景 STM32F103单片机无法下载程序 最近在使用STM32单片机做项目 先是使用的H743单片机 xff0c 现在需要使用到F103单片机 H7烧写程序正常 xff0c 但是无法对F103烧写程序 错误为 xff1a Error
  • 略解总线带宽计算

    例1 xff1a 解 xff1a 时钟频率100MHz 也就是说一秒钟有100M个时钟周期 5个时钟周期传一个字 100M个时钟周期可以传100M 5 61 20M个字 也就是1秒钟可以传20M个字 一个字是16位 也就是2B 20M个字就
  • TX2(2): 安装JetPack L4T 3.1 (9003载板)

    参考官网教程 xff0c 其实官网教程已经挺详细 xff0c 主要看官网教程就行 http docs nvidia com jetpack l4t 3 1 index html developertools mobile jetpack l
  • String字符串编码格式转换(UTF8/GBK)

    1 转UTF8编码 string StdStringToUTF8 const string amp str int nwLen 61 MultiByteToWideChar CP ACP 0 str c str 1 NULL 0 wchar
  • 前缀树(Trie树)

    前缀树是一种用于快速检索的多叉树结构 xff0c 利用字符串的公共前缀来降低查询时间 xff0c 核心思想是空间换时间 xff0c 经常被搜索引擎用于文本词频统计 优点 xff1a 最大限度地减少无谓的字符串比较 xff0c 查询效率高 x
  • C++串口通信

    一 串口通信的基本原理 串口的本质功能是作为 CPU 和串行设备间的编码转换器 当数据从 CPU 经过串行端口发送出去时 xff0c 字节数据转换为串行的位 xff08 bit xff09 xff1b 在接收数据时 xff0c 串行的位被转

随机推荐

  • 死锁的四个必要条件以及处理策略

    一 什么是死锁 死锁是指两个或两个以上的进程 xff08 线程 xff09 在运行过程中因争夺资源而造成的一种僵局 例如 xff0c 某计算机系统中只有一台打印机和一台输入设备 xff0c 进程P1正占用输入设备 xff0c 同时又提出使用
  • EM算法简介

    1 简介 EM算法是一种迭代优化策略 xff0c 由于它的计算方法中每一次迭代都分两步 xff0c 其中一个为期望步 xff08 E步 xff09 xff0c 另一个为极大步 xff08 M步 xff09 xff0c 所以算法被称为EM算法
  • 三菱PLC MC协议

    1 MC协议的目的 xff1a 允许外部设备读写PLC内部寄存器 2 协议格式 xff1a 通讯方式有RS485和TCP IP两种 xff0c 通讯格式有很多种 xff1a 3E 3C 4C 4E帧格式 xff0c 通讯内容分为二进制和AS
  • find和find_if用法

    一 find的用法 STL容器中有很多find xff0c 比如说set xff0c map 他们内部都有内置的find函数 xff0c 一般情况下 xff0c 如果我们用到这些容器 xff0c 那么我们直接用它的内置find就可以了 xf
  • QTreeView节点拖放

    拖放操作分为拖动 Drag 和放置 Drop 两种操作 xff0c 当拖动时需要把拖动的数据进行存储 称为编码 xff0c 数据存储为QMimeData类型的对象 称为放置数据 xff0c 当执行放置操作时需要把存储的数据读取出来 称为解码
  • OOD七大原则

    1 单一职责原则 xff08 Single Responsibility Principle xff09 一个类或一个接口只有一个职责 xff0c 有且仅有一个原因引起变化 2 开闭原则 xff08 Open Closed Principl
  • 微服务探索之路05篇jenkins构建net6和vue docker镜像到Harbor自动更新k8s服务镜像

    从1 4篇已经学习了docker Harbor k8s的基本用法 接下来进阶一下使用jenkins结合起来做到自动部署项目 1 安装jenkins 1 1前提条件 docker环境 xff0c 可参考第01篇安装docker本文使用的是li
  • linux为用户添加sudo权限

    一 linux为用户添加sudo权限 用sudo时提示 34 xxx is not in the sudoers file This incident will be reported 其中XXX是你的用户名 xff0c 这是止当前用户没有
  • pixhawk多线程编程

    金错刀 pixhawk多线程程序编写 pixhawk源码多线程程序的编写 主要是针对pixhawk源码进行第二次开发的学习笔记 xff0c 记录下以便日后查阅 期望达到的目标 添加一个app应用 xff0c 在nsh的后台中运行该应用 xf
  • [视觉惯性导航系列]相机标定工具--kalibr

    前言 有很多博主推荐kalibr进行相机标定 我参考博主 纷繁中淡定 Kalibr标定Intel D435i相机 完成相机标定 但是kalibr在安装过程中会出现很多令人头秃的报错信息 综合了网上好多人的方法 才完成 本文做一点记录 本文不
  • C++ Exception

    Exception type Derived types scattered throughout different library headers bad alloc Exception thrown on failure alloca
  • 什么是最优化问题(Optimization Problem)?

    最优化问题是人们在科学研究和生产实践中经常遇到的问题 1 人类所从事的一切生产或者社会活动均是有目的的 其行为总是在特点的价值观念或者审美取向的支配下进行的 xff0c 因此经常面临一个可行的甚至是最优化的方案的决策问题 这就是最优化问题
  • 单例模式(java代码实现)

    应用单例模式时 xff0c 类只能有一个对象实例 xff0c 这么做的目的是避免不一致状态 饿汉式单例 xff1a xff08 立即加载 xff09 饿汉式单例 public class Singleton1 指向自己实例的私有静态引用 x
  • C++函数后面加“:”的含义

    转载 xff1a C 43 43 函数后面加 xff1a 的含义 hhd1988的专栏 CSDN博客 1 c 43 43 成员函数后面跟 xff1a 表示的是赋值 xff0c 这是c 43 43 的特性 如下 xff1a A int aa
  • 因子图(factor graph)

    因子图 xff08 factor graph xff09 Factor Graph 是概率图的一种 xff0c 概率图有很多种 xff0c 最常见的就是Bayesian Network 贝叶斯网络 和Markov Random Fields
  • 词袋模型(Bag of Features,BOF)

    Bag of Features xff08 BOF xff09 对于程序而言这个人就是一堆像素嘛 xff0c 让它直接找的话它只能一个个像素的去比较然后返回最接近的了 xff08 近邻算法 xff09 但是现实中物体的形状颜色会发生变化 x
  • SNMPv3基于用户的安全模型USM及消息格式

    一 USM相关网址 SNMPv3使用了基于用户的安全模型USM RFC 3411 Architecture for SNMP Frameworks http www ietf org rfc rfc3411 txtRFC 3414 User
  • 超详细的python搭建区块链(下)

    在前面 超详细的python搭建区块链 xff08 中 xff09 我们搭建了一个简单的区块链 在这个简单的区块链能够实现交易 挖矿等基本功能 不过 xff0c 区块链上的节点应该是分散的 如果它们是分散的 xff0c 我们究竟如何确保它们
  • RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [32, 1, 5, 5]

    文章目录 1 问题引入2 运行报错3 代码4 分析原因5 解决办法6 完整代码7 参考文献 1 问题引入 今天在使用pytorch训练一个模型的 xff0c 数据集的读取是使用pytorch自带的函数来进行读取和预处理的 xff0c 网络使
  • 如何在Linux服务器上安装Anaconda(超详细)

    目录 1 安装Anaconda1 1 下载anaconda的安装包1 2 解决安装出现的bug1 3 安装anaconda1 4 点击Enter xff08 回车键 xff09 1 5 输入 yes1 6 继续点击 Enter1 7 输入