【零】
查看linux系統版本
cat /etc/issue : ubuntu
查看cuda版本：
cat /usr/local/cuda/version.txt 需要找到安裝cuda的路徑
nvcc -V 需要安裝 nvidia-cuda-toolkit 包。。。
nvidia-smi
【一】安裝miniconda
wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
看license / 確定安裝路徑 / ... 一路yes (風險：可能破壞當前環境)
【二】miniconda設置
鏡像源
conda config --show channels
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 --show-sources新建虛擬環境
conda create -n ENVNAME python=3.7
conda create -n ENVNAME --clone base
默認不激活
conda config --set auto_activate_base false
激活某個環境
conda activate ENVNAME
退出某個環境
deactivate
【三】安裝亂七八糟包
conda install pyarrow=0.13.0
conda install tornado
conda install scikit-learn
在安裝torch / torchvision 的時候，如果用pip從原始鏡像，就會很慢，如果用conda加上-c pytorch，可以使用清華鏡像，但是是cpu版本，但是如果conda，不用清華鏡像還是很慢。
所以先從官網上下載下torch / torchvision的whl文件，然后用pip安裝一下。 先torch后torchvision。pip install xxx.whl
pip install botorch
pip install tensorboardX
pip install -U ray
conda install -c conda-forge optuna
另外需要的包 jsonrpcserver / jsonrpcclient / arctic / requests / ipython
【測試】
import torch
torch.cuda.is_available()
torch.cuda.device_count()
【奇怪的問題】
命令行只有一個美元符號而沒有路徑：可以直接在命令行輸入bash解決，如果不想每次都輸入一遍，可以參照文章 https://blog.csdn.net/weixin_34409822/article/details/85616519