一、SSH管理软件
这里推荐一款本人正在使用的软件,Termius。Termius是一款非常好用而且漂亮的SSH客户端,能快速远程控制服务器,可以定制自己喜欢的主题.Termius不仅涵盖了Windows、Linux、OSX,还变态得支持Android和iOS(以后在地铁、公交上都可以随时拿出手机来排查线上问题啦,还真是广大程序员的福音呢)。Termius还隶属于github提供的学生安装包,所以只要通过了github上的学生认证,就可以免费使用Termius。
二、安装anaconda
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。Anaconda的安装有两种方式:
1. 在Anaconda官网(https://www.anaconda.com/products/individual)下载安装包传输到服务器
一般而言,都是划红线的安装包,具体的可以问下服务器的管理员:
将下载好的文件名为Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
的安装包传输到服务器,此时就可以使用SSH管理软件,Termius有专门的FTP传输功能,鼠标操作就可以实现。我将上传的文件放在了根目录,因此直接执行
sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
会出现如下代码段:
Welcome to Anaconda3 2020.11
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>
直接press ENTER键,不停的点了几次回车完成许可证阅读后,系统会提示您批准许可条款,出现Do you accept the license terms? [yes|no]
输入yes
Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes
Anaconda3 will now be installed into this location:
/***
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/***] >>>
点击ENTER确认安装地址,你也可以输入自定义目录
之后会出现以下询问——
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>>
此处输入yes,顺利结束
2. 利用命令行方式直接将anaconda安装包下载到服务器上进行安装(暂空)
三. Anaconda验证安装
通过conda命令验证安装,例如使用list命令
userName@serverName ~ $ conda list
bash: conda: 未找到命令...
此时显然还不行,可以通过source ~/.bashrc
或者按照它的提示所说的重新开一下终端就好了
userName@serverName ~ $ source ~/.bashrc
(base) userName@serverName ~ $ conda list
# packages in environment at /home/mazhuo/anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py38_0
_libgcc_mutex 0.1 main
alabaster 0.7.12 py_0
anaconda 2020.11 py38_0
再用下列命令分别更新一下
$ conda update conda
$ conda update anaconda
四. 利用anaconda创建python虚拟环境
主要命令如下:
conda update -n base conda //update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.6 //创建python3.6的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx //开启xxxx环境
conda deactivate //关闭环境
conda env list //显示所有的虚拟环境
在虚拟环境中开始一系列安装,基本命令为:
conda install xxx
可以通过上述命令分别依次安装下列包
pytorch
tensorflow
keras
ipykernel
cython
numpy
matplotlib
scipy
Pillow
opencv
pandas
seaborn
scikit-learn
我在实际编程中尚未涉及cv方面,所以只是安装了pytorch、numpy、matplotlib、scipy、pandas和scikit-learn这几个比较重要的包,当然也可以通过pip安装。
在安装时,如果网络连接比较差,可以添加conda在国内的源进行安装,具体命令如下:
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 --set show_channel_urls yes
对于不涉及cv的deep learning实验,往往需要使用到tensorboard。
重点参考网页:
1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/105025848