基于远程服务器安装配置Anaconda环境及创建python虚拟环境详细方案

一、打开连接好自己的远程服务器（博主用的是MobaXterm软件，比较方便）。

二、查看选取Anaconda版本，点击下面链接打开清华大学开源软件镜像站看看自己需要的Anaconda版本，博主选取的是Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh版本（注意：安装Anaconda前可以不安装Python，因为Anaconda是一个Python的发行版，包括了Python和很多常见软件库和一个包管理器Conda）

清华大学开源软件镜像站：点击打开链接

三、下载Anaconda到远程服务器，复制下面的命令（wget+下载Anaconda的链接+无验正设置）到自己第一步连接的远程服务器的终端运行，注意：博主选取的是Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh版本。

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate

四、安装Anaconda，因为在远程服务器端Linux里面.sh文件是可执行的脚本文件，需要用命令bash来进行安装，复制下面的命令然后一直按回车键到下一步。

bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

五、输入yes接受Anaconda安装条款，然后一直按回车键到开始安装，然后等待Anaconda安装。注意：下图二的地方可以更改Anaconda安装的路径，比如若要更改到home文件夹下的xieru22子目录下，那么就可以输入“/home/xieru22/anaconda3”，反正就是不要直接安装在根目录root下就行，建议安装在home文件夹下。

yes

六、安装完成后，输入yes选择自动配置Anaconda环境。

yes

七、至于是否配套安装VSCode这个看用户个人选择，博主这边没有选择安装所以输入no。

八、关闭远程服务器终端，然后重新连接打开。输入下面的命令验证是否安装配置Anaconda环境成功及查看安装的Anaconda目前创建的虚拟环境，若出现下面图片的内容表示成功。

conda --version

conda env list

九（可跳）、创建python虚拟环境的过程和命令与下面的文章是相同的，可直接参考借鉴下面的文章内容进行操作。

参考文章：点击打开《基于Windows下Anaconda创建python虚拟环境教程》文章

十、接下来用一个github项目举例配置对应Requirements的环境，首先输入下面的命令查询远程服务器Cuda的版本，然后博主的远程服务器上Cuda版本是10.1。

nvidia-smi

十一、依次输入下面的命令创建一个新的python虚拟环境，博主举例虚拟环境名称是PASOGB，python版本是设置为3.7。

conda create -n PASOGB python=3.7

yes

十二、复制下面命令激活上一步创建的虚拟环境，为后续配置项目运行虚拟环境做准备。

conda activate PASOGB

十三、打开网页选择下载对应的Pytorch版本，cu101指的是Cuda的版本号，因为博主的远程服务器端是10.1所以选择101，如果你的Cuda版本是10.2可以选择102，因为上面项目Requirements要求Pytorch版本是1.8.0，所以选择torch为1.8.0，然后因为虚拟环境的python版本是3.7，所以选择cp37m。下载到本地后再上传到远程服务器。

Pytorch各版本下载网页：点击打开链接

十四、复制下面的命令按照项目Requirements要求在之前的虚拟环境中安装Pytorch。

pip install torch-1.8.0+cu101-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

十五、安装pytorch-geometric，点击打开下面的链接，然后寻找点击虚拟环境对应的pytorch-geometric，因为虚拟环境的pytorch版本是1.8.0，Cuda版本是10.1，所以选择下面图片中的内容。

pytorch-geometric各版本下载网页：点击打开链接

十六、然后下载下面图片中红色框的四个文件到本地，然后上传到自己的远程服务器。

十七、复制下面命令安装pytorch-geometric，因为按照项目Requirements要求torch-geometric==2.0.1，所以命令中设定了pytorch-geometric的版本。注意：下载安装需要一定时间，需要耐心等候。也可以换一种安装方式，参考此篇文章第五大部分。

pip install torch_sparse-0.6.12-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

pip install torch_spline_conv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

pip install torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

pip install torch_scatter-2.0.7-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

pip install torch-geometric==2.0.1

十八、项目Requirements剩余的要求可以本地新建一个requirements.txt文本文件，然后将剩余要求复制到文本中去，然后上传到远程服务器。然后复制下面命令运行在虚拟环境中进行对应库的安装。

pip install -r requirements.txt

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一、打开连接好自己的远程服务器（博主用的是MobaXterm软件，比较方便）。

三、下载Anaconda到远程服务器，复制下面的命令（wget+下载Anaconda的链接+无验正设置）到自己第一步连接的远程服务器的终端运行，注意：博主选取的是Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh版本。

四、安装Anaconda，因为在远程服务器端Linux里面.sh文件是可执行的脚本文件，需要用命令bash来进行安装，复制下面的命令然后一直按回车键到下一步。

六、安装完成后，输入yes选择自动配置Anaconda环境。

七、至于是否配套安装VSCode这个看用户个人选择，博主这边没有选择安装所以输入no。

八、关闭远程服务器终端，然后重新连接打开。输入下面的命令验证是否安装配置Anaconda环境成功及查看安装的Anaconda目前创建的虚拟环境，若出现下面图片的内容表示成功。

九（可跳）、创建python虚拟环境的过程和命令与下面的文章是相同的，可直接参考借鉴下面的文章内容进行操作。

十、接下来用一个github项目举例配置对应Requirements的环境，首先输入下面的命令查询远程服务器Cuda的版本，然后博主的远程服务器上Cuda版本是10.1。

十一、依次输入下面的命令创建一个新的python虚拟环境，博主举例虚拟环境名称是PASOGB，python版本是设置为3.7。

十二、复制下面命令激活上一步创建的虚拟环境，为后续配置项目运行虚拟环境做准备。

十四、复制下面的命令按照项目Requirements要求在之前的虚拟环境中安装Pytorch。

十五、安装pytorch-geometric，点击打开下面的链接，然后寻找点击虚拟环境对应的pytorch-geometric，因为虚拟环境的pytorch版本是1.8.0，Cuda版本是10.1，所以选择下面图片中的内容。

十六、然后下载下面图片中红色框的四个文件到本地，然后上传到自己的远程服务器。

十七、复制下面命令安装pytorch-geometric，因为按照项目Requirements要求torch-geometric==2.0.1，所以命令中设定了pytorch-geometric的版本。注意：下载安装需要一定时间，需要耐心等候。也可以换一种安装方式，参考此篇文章第五大部分。

十八、项目Requirements剩余的要求可以本地新建一个requirements.txt文本文件，然后将剩余要求复制到文本中去，然后上传到远程服务器。然后复制下面命令运行在虚拟环境中进行对应库的安装。

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