如何在linux服务器上安装Anaconda与pytorch，以及pytorch卸载

1，安装anaconda

1.1 下载anaconda安装包

这里我们需要在官网上查找自己需要的版本，地址链接在下面:

https://repo.anaconda.com/archive/
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这里以我自己安装的版本为例：

Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
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有两种下载方式：

1. 直接在windows电脑端点击下载，等下载完传输从windows上传输到linux服务器上就可。–简单方便
2. 在linux上使用指令直接下载。
   1. 以自己安装的版本为例：地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
   2. 在linux控制台输入指令：wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
   3. 如果没有出现问题就是下图所示：然后进行1.2步的安装。

1.2 安装anaconda

接下来我们需要首先赋权再执行安装程序，依次输入下面两句命令:
赋予权限：

chmod +x Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
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执行安装：

./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
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然后出现下面图所示:

点击Enter(回车键)：
此时显示Anaconda的信息，并且会出现More，继续按Enter，直到如下图所示:

输入Yes:

继续点击Enter:

输入 yes，添加环境变量

1.3 设计环境变量

如果你上述操作中没有进行设置环境变量的话，那你需要另外添加。
你需要自己到这个文件夹设置你安装Anaconda路径（比如上面显示我的是）

/home/wangke/.bashrc
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单击进去，在最后一行添加：

export PATH=/home/anaconda3/bin:$PATH
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需要把之前的那句话给注释掉如下所示：

# export PATH=/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin:$PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
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这里只是个示例，具体的还是要看你们自己安装的路径。
然后保存更改，输入下面这句指令：

source ~/.bashrc
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1.4 安装完成验证

打开新的终端后，进入自己的文件夹目录下。
输入anaconda -V（注意a要小写，V要大写）；
conda -V ,显示版本信息，若显示则表示安装成功。

至此，anaconda就安装成功，下面讲述安装pytorch。

2 Anaconda安装pytorch

2.1 创建虚拟环境

创建一个python版本式3.9的名字叫pytorch的虚拟环境：

conda create -n pytorch python=3.9
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2.2 查看现存环境

输入指令查看，现存的环境：

conda info --envs
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2.3 激活环境

输入下面指令激活到刚刚建立的pytorch环境中：

conda activate pytorch
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2.4 选择合适的pytorch版本下载

最最最最最重要的一步，就是选择适合自己linux服务器的版本的pytorch。 因为如果你的pytorch版本和cuda版本不对应的话，很有可能你用不了你的GPU。导致比如segmentation fault等 一系列错误。 当然，你使用服务器的目的就是为了使用GPU。肯定要下载GPU版本的torch.

2.4.1 查看cuda版本

查看cuda版本：

nvcc -V
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输出： cuda 版本是11.7版本

2.4.2 在pytorch官网找下载命令

我们发现，官网的主界面里面，没有符合我们需求的pytroch版本安装指令。
官网连接：https://pytorch.org/

那我们可以点击 previous versions of pytorch,进入下面界面进行寻找：我们便可以看到符合cuda11.7的安装指令。但是不得不说，conda的安装指令确实没有pip的安装指令 稳定。你可以往下拉寻找pip的安装指令。

注：
1，如果conda 不好安装的话，可以使用pip安装，都是一样的。
2，如果pip安装的时候还是不稳定的话，可以在安装的时候加清华的源：
比如，你可以在在输入pip 某个包的时候： 加上：

 -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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比如：

 pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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注意使用镜像，不然可能会比较慢，或者连接不稳定。

2.5 检测是否安装成功：

在linux服务器界面依次输入下面指令，查看torch的版本，以及查看能否调用cuda。
如果查看能否调用cuda时候返回False，需要验证是否自己的torch的版本与cuda版本不对应。
如果查看完想要退出的话，输入 exit()。

python
import torch
print(torch.__version__)  # torch版本
print(torch.cuda.is_available())   # 能否调用cuda Ture/False
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3 Pytorch卸载与重安装

如果你的pytorch版本和cuda版本不对应，在使用print(torch.cuda.is_available()) 时返回False，你可能需要删除已下载的torch，并重新安装。
建议直接卸载并找到对应版本重新卸载，或者再建立一个虚拟环境再下载对的。

3.1 卸载并安装指定版本

使用conda卸载Pytorch

conda uninstall pytorch
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使用pip卸载Pytorch

pip uninstall torch
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安装：
安装过程可以回到上面 2.4 部分，找到适合自己电脑的进行安装。

参考

【如何在Linux服务器上安装Anaconda（超详细）】
https://blog.csdn.net/wyf2017/article/details/118676765

[如何在 Linux 服务器上安装 pytorch]
https://blog.csdn.net/flyconley/article/details/102844921

【Pytorch如何更新版本与卸载，使用pip,conda更新卸载Pytorch】
https://blog.csdn.net/miao0967020148/article/details/80400357