最近在Linux服務器上配置專案，專案需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow，而且該專案內會同時使用TensorFlow的GPU和CPU，
在服務器上裝環境，如果重新開始，就需要下載很多依賴包，而且如果直接在系統上安裝包，可能會和服務器上的其他包發生沖突，因此使用Anaconda創建虛擬環境來管理專案的依賴包，Anaconda的安裝可以去清華大學的鏡像下載，速度比較快，選擇對應的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ ，我需要下載python3.6對應的Anaconda可以對照下面這張圖片來查看，選擇Anaconda3-5.2.0版本就可以了，(但是其實我下載成了anaconda2，不過并不影響后續使用）
Anaconda下載之后會在~/.bashrc中添加一潭訓境變數，如果首次運行conda命令找不到，就source ~/.bashrc，
配置好Anaconda后，如果要創建虛擬環境，重新下載包也需要很麻煩的操作，而且需要對照以前的專案進行一一下載，這太撈了，我們考慮直接將本地專案的anaconda環境打包好上傳到服務器上，就可以使用本地的虛擬環境了，具體做法是，首先到本地的Anaconda環境目錄下，我的是/home/timber/anaconda2/envs ，這個目錄下就是用戶創建的anaconda環境，直接打包
tar -cvf name.tar your_env_name/
然后將這個檔案用scp上傳到服務器下的(anaconda2_dir)/envs下，
scp name.tar remote_username@remote_ip:anaconda_dir/envs
接著在服務器的anaconda的envs目錄下解壓name.tar
tar -xvf name.tar
環境就移植到服務器上了，可以在服務器上通過conda env list檢驗是否有我們剛移植的環境，
本地安裝的環境是cpu版本的pytorch和TensorFlow，首先將pytorch卸載
conda activate project #激活環境 conda uninstall pytorch
然后去清華大學的鏡像下下載pytorch（因為官方下載超級慢），需要首先配置清華大學鏡像，
依次運行以下命令
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 --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
上面三條是配置清華鏡像源，下面一條是配置pytorch源，然后去到官網，選擇你對應的pytorch版本，找到下載命令，比如，最新版本的Pytorch在cuda10下面的官方下載命令是
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
但是，不要用這條命令，由于添加了鏡像源，我們去掉上面命令的-c pytorch，運行
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
就可以用清華鏡像下載了，如果要下載歷史版本的pytorch，以1.0為例，就用
conda install pytorch==1.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
安裝好之后，torchvision不一定能配套使用，因為Torch已經更換了，所以可能會存在版本不一致的問題，卸載torchvision，然后下載對應版本的torchvision，
出現的第一個問題是torchvision下沒有totensor，重裝0.2.0的torchvision，
第二個問題是This application failed to start because it could not faind or load the Qt platform plugin "xcb" in "".
Reinstalling the application may fix the problem.這個提示告訴我們在Qt平臺插件中找不到XCB，提示我們重裝，那我們就重裝唄，重裝pyqt
conda uninstall pyqt conda uninstall qt conda install pyqt
我的專案使用了GPU版本的Tensorflow，需要裝GPU版本的TensorFlow，
這里還有個問題是，人臉識別和車輛檢測都使用了TensorFlow，一個是CPU版本，一個是GPU版本，會有沖突嗎，TensorFlow的GPU版本是可以跑cpu的，所以先把之前的TensorFlow卸載掉，下載了GPU版本的
conda install tensorflow-gpu==1.12.0
但是這里同時下載了cuda的9.0的toolkit，之前下載torch的時候使用了cuda10的toolkit，不知道會怎么樣，測驗之后發現沒有沖突，
現在在這個專案下，有一個GPU的版本，有一個cpu的版本，同時也有兩套對應的anaconda環境與之對應，當執行GPU版本時，需要切換到anaconda的GPU環境，這種切換可以是在命令列中
conda activate gpu
也可以是在pycharm中進行project intepreter設定，選中anaconda/envs/project/bin/python3.6，就是選中了該環境，
至此，還剩最后一個問題，GPU版本的TensorFlow是默認使用gpu版本，但是GPU版本的專案有一塊是需要使用cpu版本的tensorflow的，那么應該如何設定？
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標籤：Linux
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