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  • 公共服务器建立Python虚拟环境

    千次阅读 2018-07-30 21:46:58
      由于实验室的服务器是大家共用的,为了避免互相干扰,个人的程序跑个人的文件夹下的虚拟环境上。 备注:python2.7,tensorflow1.2,torch7 1. 安装virtualenv pip install virtualenv 2. 建立存放虚拟...

      由于实验室的服务器是大家共用的,为了避免互相干扰,个人的程序跑在个人的文件夹下的虚拟环境上。
    备注:python2.7,tensorflow1.2,torch7

    1. 安装virtualenv

    pip install virtualenv

    2. 建立存放虚拟环境的文件夹

    mkdir v2v

    3. 创建虚拟环境(参数表示拷贝系统的packages)

    virtualenv --system-site-packages venv

    4. 进入虚拟环境

    source venv/bin/activate

    5. 安装torch7

    curl -s https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash
    git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
    ./install.sh

    输入th出现torch图案,安装成功
    输入exit退出torch

    6. 安装tensorflow1.2

    pip install tensorflow-gpu==1.2.0

    7. 退出虚拟环境

    deactivate

    8.删除虚拟环境(删除文件夹)

    rm -r venv

    【1】https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001432712108300322c61f256c74803b43bfd65c6f8d0d0000

    展开全文
  • 因此,往往采取一个算法一个虚拟环境的方式进行跑代码。 以这个github项目代码为例,介绍如何运行一个项目(代码地址,这个算法 是 Source code for CIKM 2020 paper "Fast Attributed Multiplex Heterogeneous ...

    在github上下载的代码,如果为python代码或者项目,通常都有环境依赖,每次下载不同的包,会覆盖掉以前的包版本。因此,往往采取一个算法一个虚拟环境的方式进行跑代码。

     

    以这个github项目代码为例,介绍如何运行一个项目(代码地址,这个算法 是 Source code for CIKM 2020 paper "Fast Attributed Multiplex Heterogeneous Network Embedding",下载后解压传到服务器上)

    1 连接服务器

    2 查看服务器存在的虚拟环境

    conda env list 
    或 conda info -e 

    3 创建虚拟环境

    conda create -n env_name python=X.X

    我用的名字为FAME_py36, 选择的版本为3.6, 后面会问你要不要下载一些内置库,选择y

    4 激活虚拟环境

    source activate FAME_py36

    5 安装依赖包 

    pip install -r requirments.txt

    ps:先来到FAME-master路径,不然会找不到requirments文件

    6 运行代码

    python main.py

     

    7 关闭虚拟环境 

    source deactivate

    或者deactivate(windows系统)

    如果需要删除FAME_py36虚拟环境:conda remove -n FAME_py36 --all

    如果需要删除FAME_py36虚拟环境中的某个包:conda remove --name FAME_py36  package_name

     

    如果需要安装不同版本的CUDA加速的话,可以参考如下命令:参考网址

    Linux and Windows
    # CUDA 9.2
    conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
    
    # CUDA 10.1
    conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
    
    # CUDA 10.2
    conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    
    # CPU Only
    conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorch

    检测是否有CUDA加速命令:参考网址

    import torch
    torch.cuda.is_available()

    如果为false,那么一定要先看自己CUDA版本

    nvcc -V

    我的是9.0,现在有2个思路,一个是更新CUDA驱动,另一个是安装对应的pytorch和torchvision,在上面参考网址里下载对应版本。


    查看驱动版本:nvida-smi

    Tesla K40C配置:

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  • linux服务器上新建虚拟环境1.方式11.1下载Anconda3 安装2.方式22.1下载安装virtualenv3.方式33.1下载安装 virtualenvwrapper 1.方式1 1.1下载Anconda3 安装 首先下载一个对应版本的Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64....

    1.方式1

    1.1下载Anconda3 安装

    首先下载一个对应版本的Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh。

    在这里插入图片描述
    在文件目录下执行 bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
    1.2验证是否安装成功。
    在终端输入anaconda,如果出现如下图所示命令,则代表安装成功
    在这里插入图片描述
    如果未成功

    这是由于环境变量未导入,或者环境变量导入了未更新。
    输入命令打开配置文件
    vim ~/.bashrc
    在最后添加语句
    export PATH=/home/X/anaconda3/bin:$PATH
    X是你的用户名这里是chenyahao.最后输入 source ~/.bashrc 更新配置文件即可。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    上边的是自带的。下边是自动创建的
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2.方式2

    2.1下载安装virtualenv

    pip install virtualenv

    为一个工程创建一个虚拟环境:
    $ cd my_project_dir
    $ virtualenv tt  #venv为虚拟环境目录名,目录名自定义
    可以 选择一个Python解释器。 如果安装了其他Python版本。输入 whereis python
    virtualenv -p /usr/bin/python2.7 tt
     
    在这里插入图片描述
    然后就激活了。
    退出deactivate

    3.方式3

    3.1下载安装 virtualenvwrapper

    鉴于virtualenv不便于对虚拟环境集中管理,所以推荐直接使用virtualenvwrapper。 virtualenvwrapper提供了一系列命令使得和虚拟环境工作变得便利。它把你所有的虚拟环境都放在一个地方。
    1)下载 pip install virtualenvwrapper
    2)安装完成后,在~/.bashrc写入以下内容
    vim ~/.bashrc

     
    export WORKON_HOME=~/Envs         #virtualenvwrapper存放虚拟环境目录
    source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh  #virtrualenvwrapper会安装到python的bin目录下,所以该路径是python安装目录下bin/virtualenvwrapper.sh
    

    在这里插入图片描述
    3)读入配置文件生效
    source ~/.bashrc    #读入配置文件,立即生效
    4) 创建虚拟环境 mkvirtualenv
    mkvirtualenv venv   
    当然也可以指定Python解释器
    mkvirtualenv --python=/usr/local/python3.5.3/bin/python venv
    5 )切换虚拟环境
    查看当前的虚拟环境目录
    [root@localhost ~]# workon
    py2
    py3

    6)切换到虚拟环境
    [root@localhost ~]# workon py3
    (py3) [root@localhost ~]#
    7)退出虚拟环境
    deactivate
    8)删除虚拟环境
    rmvirtualenv venv

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  • 创建Python虚拟环境服务器

    千次阅读 2019-09-09 11:05:23
    首先,本人是为了在服务器上,不影响其他用户的使用,创建的python虚拟环境 其实,python虚拟环境有很多好处,比如,不同的两个程序可能需要不同的python版本,此时,拥有python虚拟环境就可以帮助你轻松的使用不同...

    Python虚拟环境的用途

    首先,本人是为了在服务器上,不影响其他用户的使用,创建的python虚拟环境

    其实,python虚拟环境有很多好处,比如,不同的两个程序可能需要不同的python版本,此时,拥有python虚拟环境就可以帮助你轻松的使用不同版本的python。

    原来的python中,所有相关包都在一个文件目录下。但是,使用了python虚拟环境后,就创建了不同版本的独立的虚拟环境。对于有python版本依赖的程序来说,创建python虚拟环境很有必要。

    Python虚拟环境创建步骤

    安装并测试virtualenv

    我们使用名为virtualenv的模块,这是一个创建隔离Python环境的工具。 virtualenv创建一个文件夹,其中包含使用Python项目所需的包所需的所有可执行文件。

    安装virtualenv : pip install virtualenv

    测试安装结果: virtualenv --version

    创建个人目录

    virtualenv dic_name

    运行此命令后,将创建名为dic_name的目录。 这是包含使用Python项目所需的包的所有必需可执行文件的目录。

    如果要指定自己选择的Python解释器,例如Python 3,可以使用以下命令完成:

    virtualenv -p /usr/bin/python3 virtualenv_name

    激活虚拟环境

    source virtualenv_name/bin/activate

    创建虚拟环境后,需要激活它。 每次处理项目时都要激活相关的虚拟环境。

    激活完毕,会进入虚拟环境,此时可以下载所需要的各类软件。

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  • 点击 tool-deployment-config… connecting中填写相应的信息 mapping中填写相应的文件夹
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