配置服务器环境（Tensorflow+PyTorch+Anaconda）

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（本文更新于2018.08.04）

修改服务器别名

只谈Mac情况下。打开Finder，Command+Shift+G调到~/.ssh/config处，增加内容：

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Host nickname
HostName 0.0.0.0
User username

保存退出，以后在终端里只需要写：

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ssh nickname

就可以省去每次都要查IP地址的烦恼。

安装Anaconda

下载

去清华服务器：
连接
用命令行下载：

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curl -O https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

安装

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bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

将Anaconda的bin目录加入PATH：

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echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

更新bashrc（老规矩了，以后每次ssh进入服务器后，都要打这句话）：

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source .bashrc

测试一下，输入

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Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Apr 29 2018, 16:14:56)
[GCC 7.2.0] on linux
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.

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创建名为`dev`的新环境:

conda create -n dev

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## 修改默认源：
Conda的：

conda config —add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config —set show_channel_urls yes

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pip的：在`~/`目录下，手动添加`~/.pip/pip.conf`文件，并在其中并保存写入：

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

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### .bashrc中加入CUDA有关信息
在后期，运行Tensorflow的时候出现了这个错误：

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

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后来估计是CUDA没有装好。本机上已经有了CUDA8和CUDA7.5，但是默认是CUDA7.5。因为我用的是Tensorflow1.4，所以应该要CUDA8才行。

于是在`.bashrc`文件中加上这两行：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

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# 安装TensorFlow

## 建立环境
创建并激活一个名为`tf`的Conda环境：

conda create -n tf
source activate tf

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## 下载并安装
正好在别人的文件夹中找到了：`tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl`文件，直接用`cp FILE ~/`复制到了自己的文件夹，然后：

pip install tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

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就好了。


# 安装PyTorch
直接根据官网的建议：https://pytorch.org，用下列代码就好了。

conda install pytorch torchvision -c pytorch

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发现下载极慢，原来PyTorch安装中有一些位置需要更深入的配置一下清华的镜像，参照：[清华镜像帮助文件](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)

也就是先打一行：

conda config —add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

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安装好后出现`ModuleNotFoundError: No module named 'torch'`错误。后来发现是Ipython的问题。Deactivate环境，然后把Ipython删了（`pip uninstall ipython`），然后用Conda安装方式重新装一遍IPython就好了。
# ipython更新
直接使用ipython是无法import torch的。因为这个ipython是系统赠送的。我们要把它卸了，再用conda重新装一遍。

先`conda deactivate`退出来。
然后`pip uninstall ipython`删掉旧版。
再`source activate dev`进入环境，`conda install ipython`安装新东西即可。

试试

$ ipython
import torch
a = torch.Tensor([1])
a.cuda()

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看看会不会报错。

在驱动版本不足的情况下，会出现：

RuntimeError: cuda runtime error (35) : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1532579805626/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:74

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错误，见下章。


# 调整驱动
运行一个PyTorch程序，出现错误。经查（[链接](https://blog.csdn.net/lhakuma/article/details/79574929)）是显卡驱动版本过低所致。

RuntimeError: cuda runtime error (35) : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524584710464/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70

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首先卸载旧驱动

sudo apt-get remove —purge nvidia-*
sudo apt-get autoremove

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然后安装新驱动



安装完之后，运行nvidia-smi出现错误：

NVML: Driver/library version mismatch

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解决方法见： [Stackoverflow](https://stackoverflow.com/questions/43022843/nvidia-nvml-driver-library-version-mismatch) Comzyh的答案。

后来还是出错，看来必须要重启了

RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524584710464/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70
```

部署PyCharm

一切照旧，但是有一个问题，就是要在Run前激活环境tf。具体做法是：

Tipping