快速搭建深度学习环境（Linux：miniconda+pytorch+jupyter notebook）

本文基于服务器端环境展开，使用的虚拟终端为Xshell。

miniconda

miniconda是Anaconda的轻量版，仅包含Conda和Python，如果只做深度学习，可使用miniconda。

[注]：Anaconda、Conda与Miniconda

  • Conda：创建和管理包的工具，支持创建和切换虚拟环境
  • Anaconda：集成了Conda、Python和科学包的发行版本，包含数理统计常用的包
  • Miniconda：仅包含Conda和Python

下载

1、切换到安装目录：默认安装在当前目录下

2、下载shell脚本

wget --user-agent="User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.9.2.12) Gecko/20101026 Firefox/3.6.12" -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  • --user-agent：设置代理，以浏览器的身份请求，否则会反爬机制过滤导致数据包丢失。user-agent的介绍见这篇博文。
  • -c：断点续传。
  • Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh：待下载文件的名称
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/：清华下载源
  • Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh：待下载文件的名称。可以访问清华下载源，根据系统环境选择合适的版本。系统的版本、架构等信息可通过uname -a命令查看。

命令执行完成后，通过ls进行确认。

安装

使用bash命令执行已下载的.sh文件进行安装。

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

命令执行过程中，根据提示操作即可（敲回车–>阅读协议–>输入yes同意协议–>输入安装路径–>输入yes进行初始化）。

激活

执行source ~/.bashrc命令或重新登录服务器。

行首出现(base)则表示激活成功。

可通过以下命令设置是否默认进入base环境：

#修改默认配置
conda config --set auto_activate_base false # 默认不进入base环境
conda config --set auto_activate_base true # 默认进入base环境

验证

执行命令conda --help，若打印指令说明则说明安装成功。

配置国内镜像源

1、查询配置文件所在路径：conda config --show-sources

2、更新配置文件，以下配置仅供参考（可能失效）

channels:
  - defaults
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
show_channel_urls: True

Conda的基本操作

1、创建虚拟环境：conda create --name [env_name]

2、激活虚拟环境：conda activate [env_name]

3、退出环境：ctrl+D

4、查看环境列表：conda env list

5、查看当前环境中的包：conda list

6、导出环境配置为.yaml文件：conda env export > environment.yaml

7、通过.yaml文件安装相关依赖：conda env create -f environment.yaml

Pytorch

安装

1、查看驱动所支持的最高CUDA API版本版本：执行命令nvidia-smi，表格首行-“CUDA Version”

※如 CUDA Version: 12.6

若环境中安装了CUDA Toolkit或Anaconda，也可尝试这篇博文中的另外两种方法。

2、获取安装命令

  • 在这个页面的“INSTALL PYTORCH”一栏配置可选项（推荐使用pip安装）。

    ※Q：如何选择Compute Platform？

    答：可直接点选与CUDA Version最接近的选项。以下为本人习惯的做法，也可参考：

    • 在download.pytorch.org/whl/torch/检索与上一步骤中“CUDA Version”最接近的版本。

    • 替换下一步骤中下载链接的“cuxxx”

    如：当前版本为12.6，ctrl+F检索关键词“cu126”，发现没有匹配结果，那么继续尝试“cu125”、“cu124”以此类推。通过这个方法，可以得到当前最接近的版本为12.4，那么我们的下载命令就是：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

  • 复制生成的命令（在最后一行）

    pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

3、安装：执行上述命令

若下载速度较慢，可尝试使用国内的PyPI下载源。以阿里云镜像为例：

  • 单次使用

    在上述命令末尾加上参数-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host pypi.douban.com：

    pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host pypi.douban.com

验证

1、执行语句python，进入python命令行

2、依次执行以下语句：

import torch # 导入pytorch库
torch.cuda.is_available() # 如返回True，说明当前显卡可用

Jupyter Notebook

安装

若已安装Anaconda环境，可以跳过这一步。

注意⚠️

若希望将Jupyter的访问连接转移到XManager，请在启动Jupyter前确保XManager可以正常运行，且能被Xshell调起。

安装命令如下：

pip install jupyter

验证：jupyter notebook，若能启动，说明安装正常。

在本机浏览器访问使用

1、生成配置文件：jupyter notebook --generate-config

该命令会生成一个.py格式的配置文件，并返回文件的路径

2、设置jupyter的密码：jupyter notebook password

3、查看Hash密钥：vim ~/.jupyter/jupyter_server_config.json

4、修改步骤一生成的配置文件

c.ServerAPP.ip = '*' # 允许所有ip皆可访问
c.ServerAPP.password = 'argon2:$argon2id$v=xx$m=xxx,t=xxx,p=xxxxx' #步骤三的密钥
c.ServerAPP.open_browser = False # 禁止自动打开浏览器  
c.ServerAPP.port = 8888 # 设置运行端口  
c.ServerAPP.allow_remote_access  = True # 允许远程访问

在vim编辑器中查找配置项的方法：

  • 在查看模式输入/+查询内容+回车
  • 查找下一个结果：n键
  • 查找上一个结果：N键

5、在Xshell中配置SSH隧道

  • 在左侧会话列表右键当前会话，打开“属性”窗口
  • 在左侧“类别”一栏选择“连接-SSH-隧道”
  • 在“TCP/IP转移”栏添加一条规则，“侦听端口”和“目标端口”都填步骤四中配置的c.ServerAPP.port参数值，其它参数不用改
  • “X11转移”栏中，取消勾选“转发X11连接到”
  • 点击确定。此时设置不会生效，需要重新连接服务器

在这里插入图片描述

6、启动：jupyter notebook

该命令将启动notebook和Jupyterlab。

可以使用screen命令将Jupyter服务挂到后台执行，例如：

screen -S JupyterServer #创建并进入会话
jupyter notebook #启动。ctrl+D可以退出会话（进程将被挂起到后台运行）
screen -dr JupyterServer #恢复会话

7、访问：在本地浏览器中通过以下url访问

  • lab：http://127.0.0.1:port/lab
  • notebook：http://127.0.0.1:port/tree

port为步骤四的c.ServerAPP.port，password为步骤二中设置的密码

大功告成！

参考

  • Linux安装conda - 知乎
  • Ubuntu wget 403_安装ubuntu24.04服务器报403错误-CSDN博客
  • Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
  • 【pip 安装】国内 pip 镜像源换源方法以及 pip 基本操作-CSDN博客
  • PyTorch
  • conda和pip安装流程、源配置、常用命令 | Anaconda 、Miniconda 和 conda 的区别 | conda和pip的区别_miniconda和conda的区别-CSDN博客
  • User-Agent代理的作用（最易懂！！）_user-agent的作用-CSDN博客
  • 远程linux服务器中安装jupyter通过本地浏览器访问使用_服务器jupyter 本地浏览器访问-CSDN博客

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