服务器建虚拟环境记录-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wx4ff44/article/details/119185738

本文档详细介绍了如何从拷贝安装包开始，一步步配置个人的Anaconda环境，避免修改系统默认变量，并创建独立的虚拟环境。过程中涉及到设置conda源为清华大学镜像，安装PyTorch及其依赖，确保拥有自己的Anaconda环境并能进行深度学习开发。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

￥拷贝安装包
scp -r root@10.154.17.14:/search/gpu2/xxx/downloads/Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh /search/gpu1/xxx/downloads

￥安装 --- anaconda3 路径../anaconda3

￥不改系统默认变量
Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location to PATH in your /root/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>> no

￥执行添加环境变量
export PATH=/search/gpu1/xxx/anaconda3/bin:$PATH

￥查看
$PATH 查看环境变量已经有自己的

￥现状 ---还是在已有的anaconda package
conda list

￥配置自己的系统环境变量 https://blog.youkuaiyun.com/OTZ_2333/article/details/86688480
echo $PATH 显示当前PATH环境变量
vim ~/.bashrc 进入编辑界面最后一行加入如下自己环境
source ~/.bashrc 保存生效刚修改的初始化文档（其实还是把之前已经安装的anaconda环境注释掉改成自己的了）

￥拥有自己的anaconda

￥开始建独立的虚拟变量环境
conda create -n xxx python=3.6
   出现提示
   # To activate this environment, use:
   # > source activate pytoych
   # To deactivate this environment, use:
   # > source deactivate pytoych

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
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/pro/
conda config --remove-key channels

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch-nightly -c nvidia