服务器配置新的conda环境

最新推荐文章于 2025-10-30 16:56:13 发布
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#1024程序员节

这篇博客记录了如何在新服务器上配置conda环境，包括conda的安装、换源至清华大学镜像以加速下载，创建虚拟环境并安装指定版本的Python、PyTorch、 torchvision和opencv-python。遇到libGL.so.1错误时，提供了相应的解决参考链接。
部署运行你感兴趣的模型镜像

配置conda环境

最近实验室服务器竞争激烈，总是要到一个新的服务器上重新配置实验环境，特此记录。
新的服务器上以及配置好了anaconda、cudnn、cuda等环境，因此环境配置操作较为简单，可能与大家的需求不同，仅作为个人环境配置记录。

conda安装

这里还是简单记录一下conda的安装吧：

bash Ana*.sh

基本一路都是回车加yes，但最后的一个初始化选项要注意，默认的是No，因此要手动输入yes，否则就要手动配置环境变量，很麻烦。
在这里插入图片描述
然后：

source ~/.bashrc
conda list

换源

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/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

新建虚拟环境

conda create -n <Env_Name> python=<version>

conda activate <Env_Name>

安装所需要的包

bash install.sh
#根据cuda版本下载对应的pytorch版本  注意不要有 -c pytorch  这样的话下载会比较慢
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0
pip install opencv-python

import cv2出错的话参考该链接：
cv2 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

pytorch历史版本：
INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH

cuda版本与显卡驱动版本的对应关系
在这里插入图片描述

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### 如何在服务器上配置 Conda 环境 #### 1. 安装 Conda 要在服务器上安装 Conda，通常可以选择 Miniconda 或 Anaconda。以下是基于 Miniconda 的安装过程： - 下载 Miniconda 安装脚本： ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` - 执行安装脚本： ```bash bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 在安装过程中，按照提示输入 `yes` 并确认安装路径。 - 更新环境变量以使 Conda 生效： ```bash source ~/.bashrc ``` 验证安装是否成功可以通过以下命令检查版本号： ```bash conda --version ``` 如果能正常显示版本号，则说明安装完成[^4]。 --- #### 2. 配置 Conda 环境存储路径 默认情况下，Conda 将虚拟环境和缓存文件存储在用户的家目录下。为了优化磁盘空间管理，可以自定义这些路径。 编辑 `.condarc` 文件来指定新的路径： ```bash vim ~/.condarc ``` 添加如下内容以更改环境和包的存储位置： ```yaml envs_dirs: - /path/to/custom/envs pkgs_dirs: - /path/to/custom/pkgs ``` 其中 `/path/to/custom/envs` 和 `/path/to/custom/pks` 是用户希望使用的具体路径[^2]。 保存后重新加载配置： ```bash source ~/.bashrc ``` --- #### 3. 创建虚拟环境 通过以下命令创建一个新的 Python 虚拟环境： ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 这里 `-n myenv` 表示新环境的名字为 `myenv`，而 `python=3.9` 则指定了该环境中所用的 Python 版本[^3]。 等待依赖项下载完成后即可完成环境创建。 --- #### 4. 激活与切换虚拟环境 激活刚刚创建的虚拟环境： ```bash conda activate myenv ``` 此时终端前缀应变为 `(myenv)`，表明已进入目标环境。 当需要返回基础环境时，可运行以下命令退回到 base 环境： ```bash conda deactivate ``` 若需删除某个不再使用的环境，可通过此命令实现： ```bash conda remove -n myenv --all ``` --- #### 5. 常见问题处理 有时可能会遇到 SSH 登录时报错 ECDSA 主机密钥变更的情况。这种问题是由于主机密钥发生变化引起的，解决方案是在本地机器上的 `~/.ssh/known_hosts` 中移除对应条目后再尝试连接： ```bash ssh-keygen -R [IP地址] ``` 之后再次登录服务器即可恢复正常[^5]。 --- ### 总结 以上流程涵盖了从安装 Conda 开始直到配置好虚拟开发环境的主要步骤。合理规划各部分路径有助于提升资源利用率并简化后续维护工作。
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