Ubuntu下的Anaconda+CUDA+Pytorch环境安装

Anaconda环境首先需要去官网去确认你要下载的版本，根据你的Ubuntu的环境。博主使用离线下载的方案，选择的是Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.

也可以直接通过命令行下载：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh

安装命令比较简单，安装进程直接按照指示走就可

bash Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64

注意这里选择yes，这样省去后面自己配置的过程。

输入conda命令，发现没有找不到该命令

网上查询之后，才发现没有激活配置文件，输入如下命令就成功了。

source ~/.bashrc

记得激活呀！！
记得激活呀！！

往往可以建立多个虚拟环境适配不同项目的环境要求。

安装配置镜像的话，使用国内镜像的话会快很多。这里选用清华镜像会使安装快很多。

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/conda-forge/
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/peterjc123/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

接下来，针对自己的项目，创建虚拟镜像

conda create -n pytorch-gpu python==3.8

哎，SSL连接不上。

• 原因探索：
  1.可能是由于未使用国内的镜像源，所以非常的慢
  2.可能由于conda是比较低的版本，需要更新

在已经配置国内镜像的情况，因此对conda版本进行更新

conda update --all

还是不行。于是乎，开始了遍历各大博主的解决方案的无尽头的尝试中。经过无数次的尝试的，吐血发现两个改动起了作用。

1. 添加这两条命令ssl_verify: true和channel_priority: flexible
2. 将所有的https都改成http

修改后，condarc文件内容如下：

channels:
  - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

show_channel_urls: true
ssl_verify: true
channel_priority: flexible

输入创建环境命令，终于成功了（泪流满面啊啊啊！！！）

conda create -n pytorch-gpu python==3.8

最后激活环境

source activate pytorch-gpu

OK，现在你已经成功进入了pytorch-gpu虚拟环境了

现在开始在虚拟环境下安装pytorch，按理来说，pytorch与，torchvision都是配套的，你可以在官网上查找匹配方案``https://pytorch.org/get-started/previous-versions/`
这里我的环境是cuda10.1， pytorch 1.7
使用conda命令直接配置：

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch