Centos7(阿里云服务器)安装Anaconda

本文详细介绍在Centos7系统中安装Anaconda的过程,包括检查系统环境、下载安装包、安装依赖软件等步骤。

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在本地安装Anaconda的各个版本的文章已经很多,但是感觉不是很详细,因此,在此发发自己在Centos7(阿里云服务器)安装Anaconda的心得和步骤:

1、检查系统的基础环境信息

(1)查看你所安装的系统的liunx系统版本

 cat /etc/centos-release

(2)查看当前系统安装的软件信息

rpm -qa

(3)查看系统磁盘空间,毕竟Anaconda的安装所需空间较大,这是一个简单必要的过程

(4)检查网络状况

到此,基本上我们就已经做了所需要做的啦;但是需要提醒的是,如果你是在个人安装的虚拟机上安装Anaconda的话,那么请你务必记得要切换到root用户,以及检查网络情况(这里就不介绍如何查看啦)。

2、开始安装

(1)这里我使用的是清华大学的镜像地址下载:  wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

其他的中科大等的镜像地址请自行百度或者看看之前我的文章。

(4)到达上面这一步骤,我们接下来需要的就是如何进入到安装Anaconda的环境当中去。

(3)这一步你必须要做,安装bzip2 (yum install -y bizp2),最好加上sudo。

(4)Anaconda 安装完成

### 安装和配置TensorFlow及Anaconda #### 配置服务器环境 为了在阿里云ECS服务器上顺利安装并运行TensorFlow,首先需确认服务器的操作系统版本以及Python环境。对于CentOS 7.6 64位这样的操作系统,在搭建Python、TensorFlow、Jupyter开发环境中可能会遇到一些特定挑战[^2]。 #### 安装Anaconda 建议通过安装Anaconda来管理Python包及其依赖关系。这不仅简化了TensorFlow的安装过程,还提供了更便捷的方式创建隔离的工作环境。按照官方指南完成Anaconda的下载与安装后,可以通过命令行工具`conda`轻松设置所需的Python版本和其他必要的库[^1]。 #### 创建虚拟环境 利用Conda创建一个新的虚拟环境用于TensorFlow项目,这样可以避免不同项目的软件冲突,并保持系统的整洁有序。执行如下命令建立一个基于Python 3.x的新环境: ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.8 ``` 激活新创建的环境以便后续操作: ```bash conda activate tensorflow_env ``` #### 安装TensorFlow 考虑到直接从PyPI获取最新版TensorFlow可能不适合所有Linux发行版的情况,推荐采用指定URL的方法进行安装。这种方式能够确保兼容性和稳定性的同时获得所需的具体版本。下面给出的是针对CPU版本TensorFlow 2.0.0的一个实例命令[^3]: ```bash pip install --ignore-installed --upgrade https://files.pythonhosted.org/packages/2a/5c/f1d66de5dde6f3ff528f6ea1fd0757a0e594d17debb3ec7f82daa967ea9a/tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl ``` 如果计划使用GPU加速,则需要额外考虑CUDA Toolkit 和 cuDNN 的适配问题。上传合适的cuDNN文件到服务器中,并确保其路径被正确加入至LD_LIBRARY_PATH变量下,从而让TensorFlow能识别这些资源。 #### 测试安装成果 最后一步是在新建的环境中验证TensorFlow是否成功安装。打开Python解释器尝试导入tensorflow模块;如果没有报错则说明一切正常。 ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ```
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