給遠程服務器安裝Anaconda，然后用conda創建新環境

安裝Anaconda

下載

到Anaconda官網或清華源地址下載所需的Anaconda 版本至自己的電腦。

找到下載好的安裝包（文件名為 Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh），打開終端，用scp命令將安裝包拷貝到遠程服務器，然后根據提示輸入密碼即可。

cd ~/文件路徑
scp Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh username@遠程服務器IP:/home/username

或者先登錄遠程賬號，然后直接將anaconda安裝包下載到遠程服務器：

cd /home/username

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

 安裝

在終端登入遠程賬號，輸入 cd /home/username，再輸入ls，可以看到列表中有拷貝過來的安裝包 Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh。

在Linux里面.sh文件是可執行的腳本文件，需要用命令bash來進行安裝。

在當前文件目錄中輸入：

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

一直按Enter繼續，接受許可條款。 

 installation finished顯示安裝完成，接下來會提示是否添加環境變量，輸入yes，否則還得自己配環境變量。

 

 根據提示，重新打開終端，ssh登入遠程賬號即可生效。

查看是否安裝成功

輸入 python 命令，可見python版本為anaconda中的python版本。

另外，可以將auto_activate_base參數設置為false，取消每次啟動時自動激活conda的base環境。

conda config --set auto_activate_base false

conda一些常用命令

conda list  # 查看這個環境下安裝的包和版本
conda install numpy scikit-learn  # 安裝numpy sklearn包
conda env list  # 查看所有的環境

conda創建新環境

創建、激活、退出與刪除

conda create --name yourEnv python=3.7  # 創建虛擬環境

–name：也可以縮寫為 【-n】，【yourEnv】是新創建的虛擬環境的名字，創建完，可以在裝anaconda的目錄下找到envs/yourEnv 目錄
python=3.7.4：是python的版本號。若未指定，默認為當前環境的python版本.

source activate yourEnv  # 激活環境
source deactivate yourEnv  # 退出環境
conda env remove -n yourEnv  # 刪除環境  
conda remove --name xxxx  --all #徹底刪除舊環境
 
conda remove -n yourEnv package_name  # 刪除環境中的某個包
  
conda create --name newEnvName --clone oldEnvName # 克隆環境
conda remove --name oldname --all # 徹底刪除舊環境
# Conda是沒有重命名環境的功能, 要實現這個基本需求, 可以通過克隆-刪除的過程。
# 切記不要直接mv移動環境的文件夾來重命名, 會導致一系列無法想象的錯誤的發生!
 
conda list          #查看已經安裝的文件包
conda list -n xxx   #指定查看xxx虛擬環境下安裝的package
conda update xxx    #更新xxx文件包
conda uninstall xxx --force #卸載xxx文件包   --force # 強制刪除
 
conda env list # 查看環境

注意事項

寧願新安裝虛擬環境，也不要區折騰python升級和降級的問題，更不要去動系統自帶的python版本！！！否則操作失誤，終端打不開那就尷尬了！

添加安裝源

#顯示目前conda的數據源有哪些
conda config --show channels
​
#添加數據源：例如, 添加清華anaconda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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

或直接將以上配置文件寫在~/.condarc中 （注意Windows 用戶無法直接創建名為 .condarc 的文件，可先執行 conda config --set show_channel_urls yes 生成該文件之后再修改。）

gedit ~/.condarc 打開文檔添加：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
ssl_verify: true

#刪除數據源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
​
# 如果需要換回conda的默認源，直接刪除channels即可，命令如下：
 conda config --remove-key channels

親測好用的源(2021-0719更新，清華源地址改了，這個源不好用了，可以改用上海交大源)

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
  - 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/simpleitk
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
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
report_errors: true

補充源地址

上海交通大學開源鏡像站

channels:
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

北京外國語大學開源軟件鏡像站

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

debug

 創建新環境的時候出現了一個莫名奇妙的bug：

environment variables:
conda info could not be constructed.
KeyError('pkgs_dirs')

嘗試了很多方法都不行，后來退出conda base 環境，發現python軟連接出現了bug：

bash: /usr/lib/command-not-found: /usr/bin/python3: bad interpreter: Too many levels of symbolic links

解決方法：

先刪掉原來的軟連接：sudo rm -rf /usr/bin/python3

然后創建新的指向python3.6的軟連接 sudo ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python3

 附錄

轉載鏈接：https://blog.csdn.net/zxxxiazai/article/details/102780990