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服务器配置tensorflow环境

发布于2019-12-07 09:48     阅读(1063)     评论(0)     点赞(21)     收藏(4)


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服务器配置tensorflow环境

一、换源

conda 换源:

1 查看当前使用源

conda config --show-sources
或者 conda config --show

2 添加指定源

conda config --add channels 源名称或链接

3 删除指定源

conda config --remove channels 源名称或链接

4 恢复默认源

conda config --remove-key channels

5 清华源(TUNA)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

6中科大源(USTC)

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

7设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

8 若需要PyTorch需添加

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44201449/article/details/99693943

9.

Linux下
将以上配置文件写在~/.condarc中
vim ~/.condarc

channels:

  • https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  • https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  • defaults
    show_channel_urls: true

pip 换源:

cd ~/ && mkdir -p .pip && cd .pip && vim pip.conf 进入文件

粘贴信息

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

二、conda创建python虚拟环境

1.列出:

conda list 查看安装了哪些包

conda env list 查看当前存在哪些虚拟环境

2.创建

conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等) 命令

创建 python 版本为X.X、名字为 your_env_name的虚拟环境

3.在环境内安装包

conda install -n your_env_name [package]

即可安装package 到 your_env_name 中

4.在环境内卸载包

conda remove --n your_env_name (虚拟环境名称) package_name ,删除虚拟环境中的某个包

5.激活环境

source activate your_env_name(虚拟环境名称),激活你的虚拟环境

6.退出环境

conda deactivate,退出虚拟环境

7.删除环境

conda remove -n your_env_name (虚拟环境名称) --all,删除虚拟环境

原文链接:https://blog.csdn.net/bryant_meng/article/details/78559907

三、一些命令

1shift+g
调到文件末尾
2.查看pip版本及位置
pip -V 
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  • 1
  • 2

查看下pip的安装路径,

3.source /etc/profile

刷新, /etc/profile:在登录时,操作系 统定制用户环境时使用的第一个文件 ,此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登录时,该文件被执行。

4 tar -xvzf

解压

5.vim /.bashrc

在里面配置环境变量

6.指定服务器显卡

linux: 在~/.bashrc 的最后加上export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,然后source ~/.bashrc

或者

在编写代码时,加入

import os

os.environ[‘CUDA_DEVICE_ORDER’]

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=“0,1”

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作者:9384vfnv

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/169814/96c051825a866565a5e3/

来源: python黑洞网

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