１、查看CUDA版本

nvcc -V

２、conda的使用

創建envs

#空環境 conda create --name myenv #設置python版本 conda create -n myenv python=3.6

進入envs

source activate myenv

退出envs

source deactivate

安裝packages

pip install packagename

?安裝pytorch(pip方式)

pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl pip install torchvision

conda安裝pytorch（會自動安裝cuda、cudnn）

conda install pytorch torchvision cuda80 -c pytorch

conda安裝tensorflow(會自動安裝cuda、cudnn)?

conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu

conda安裝opencv

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

?刪除envs

conda remove --name myenv --all

更換Conda源 清華鏡像

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 #輸入命令檢查channels conda config --show channels

３、服務器之間的通信

向服務器傳輸文件

#把本地的source.txt文件拷貝到192.168.0.10機器上的/home/work目錄下 scp /home/work/source.txt work@192.168.0.10:/home/work/ #拷貝文件夾，加-r參數 scp -r /home/work/sourcedir work@192.168.0.10:/home/work/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的在服务器搭建深度学习环境随笔的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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