1.下载后安装：sudo sh Anaconda3xxxxx-Linux-x86_64.sh
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Do you accept the license terms? [yes|no]
yes
Anaconda3 will now be installed into this location:
/xxx/anaconda3
-Press ENTER to confirm the location
-Press CTRL-C to abort the installation
-Or specify a different location below
/usr/local/anaconda3 （自定义anaconda地址）
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
in your xxx/.bashrc ? [yes|no]
yes
2.初始化：重启终端后如果conda命令无法使用，则手动更新bashrc：
sudo gedit ~/.bashrc
在文件末尾添加 export PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH"(自己的anaconda地址)后保存
再运行source ~/.bashrc
重启终端
如果终端语句前没有（base），运行conda init即可
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在base下新建一个环境xxx,可在envs文件夹中找到
conda create -n xxx python=3.9
在base下激活环境
conda activate xxx
在xxx中退出环境至base
conda deactivate
通过conda安装pytorch下载地址
根据需要选择安装的版本
显卡查看lspci | grep -i vga
使用nvidia GPU可以：lspci | grep -i nvidia
Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况以及驱动和cuda版本：nvidia-smi
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
其中-c 是选择从哪个channe下载，-从pytorch是从pytorch的官网下载
安装前可先添加channel，如清华的镜像源，然后去掉-c pytorch，就会从已添加的channel中下载
安装cudnn
在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch
conda虚拟环境中安装cuda和cudnn，再也不用头疼版本号的问题了
cuda和cudnn版本对应：
cuDNN Archive
清华源用这个
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/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
中科大源：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
然后：
conda install pytorch torchvision torchaudio
即可
delete channel:
conda config --remove-key channels
注意：经测试如果安装后无法使用cuda，可能是channel下载的pytorch是cpu版本的问题，可以删除所有的channel重新安装pytorch
复制某一个环境
conda create --name yyy --clone xxx
删除某个环境
conda remove -n xxx --all
删除某一个包
conda uninstall xxx
查看当前环境中安装了哪些包
conda list
显示有哪些环境
conda info -e
终止当前步骤
ctrl+c
在选择解释器界面选择conda environment
选择exist environment，将目标环境文件夹下（anacona/envs/xxx/）的python.exe添加进去
调用完conda环境后，此时pycharm下方的terminal就等同于conda进入该环境后的conda命令行界面
可以使用conda命令，效果是一样的
学习自bilibili人工智能新手环境搭建指南anaconda+pytorch+pycharm
