最近实验室服务器崩溃了，搞得我也很崩溃。对于SSD固态硬盘（几百G）与机械硬盘（2T）并存的双硬盘，两个K40 tesla系列的双显卡系统重装，确实不怎么好搞。基本上能遇到各种问题，踩了各种坑，都是血淋淋的实施。好记性不如烂笔头，就简单的记录一下，以避免下次踩同样的坑。一言不合我就拆开的服务器长这样：
1、系统重装时，注意设置U盘启动项及进入界面的各种优先启动顺序。
2、系统分区问题。一定要注意 / 的分区最好大一些，因为一般下载的软件等各种包都会默认安装在该路径中。这次重装就是因为之前系统没有合理的分区，导致这个路径下的空间满了。
3、系统引导盘问题。注意：对于双磁盘的情况，想清楚是把系统装在固态硬盘上还是装在机械硬盘上。这里一定要注意：如果装在固态硬盘上，则系统开机启动的快，但是在引导项中注意设置引导顺序；如果装在机械硬盘上，则系统开机启动的慢，甚至会启动不起来（如果本身显卡小的话，可能带不动这么大的机械硬盘）。后来，把固态硬盘直接拆掉，不用了，直接把系统装在机械硬盘上。
4、安装显卡驱动时，有一项就是要关闭当前界面。再重启时可能会启不动。
。。。。。。反正就是各种问题，拆了卸，卸了拆，拆中有卸，卸中有拆，真的太折磨人了。
各种环境的配置：
1、安装anaconda。
从官网下载anaconda，打开terminal，进入终端，打开下载的路径：
anaconda 安装目录：/home/用户名/anaconda
bash Anaconda.sh 文件
按照提示，安装成功。
然后还要环境配置一下：
如果是界面：sudo gedit ~/.bashrc
如果是命令行安装，则为 ：vim ~/.bashrc （采用此方式）
然后进入vim环境中，在最后一行加入下面一句话：
export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"
然后：source ~/.bashrc
2、建立环境与安装各种包。
新建环境 ：conda create -n 环境名
激活环境：source activate 环境名
显示已有的环境：conda info -e
删除环境： conda remove -n 环境名 --all
在当前环境下安装各种包：conda install 包名
如果安装不成功，则可以用pip安装 ：pip install 包名
一般深度学习安装的各种包包括：pillow、jupyter、matplotlib、lxml、opencv、keras，jupyter notebook，pytorch等
如果安装指定包的版本，以tensorflow为例，则为：conda install tensorflow-gpu=1.12
这里一定要注意：cuda和cudnn以及Keras和TensorFlow的匹配问题，一定要注意各版本的兼容与匹配，还要注意安装顺序，有教程总结了各包的兼容版本与安装顺序！！！
具体可参考: https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042
安装pytorch：
在pytorch官网（https://pytorch.org/）上下载机器所对应的pytorch版本。
然后终端进入下载的目录，使用conda 命令安装：conda install 下载的pytorch版本。
安装torchvision：conda install torchvision
验证pytorch是否安装成功：
import torch
import torchvision
验证GPU是否可用：
print(torch.cuda.is_available()
出Bug了！这就是因为我安装pytorch版本时没有注意cuda的版本。查了一下我们服务器的cuda版本是9.0。
So，pytorch卸载重装吧。
卸载包：conda uninstall pytorch
             conda uninstall torchvision
去pytorch 官网找到cuda对应版本的pytorch：
重新安装：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
这句话安装很慢。。。。慢慢等。
如果期间报错，就按照报错给出的网址重新下载再安装。
如果要查看现有的可利用的包的版本，可用 conda search 包名。
可以用conda list 查看一下已经安装的各种包。
世上本没有坑，踩得多了，便成了坑。

昨天在使用服务器跑程序的时候发现需要用cv2这个库，所以直接使用的命令pip3 install opencv-python，当时迷糊，也忘记进行自己的环境了，所以装上之后出现了下面的问题。

就是在外部python3时是有cv2的，但是进入自己的环境中就没有了，很奇怪，当时怎么都没有解决，然后就pip3 uninstall opencv-python 卸掉，然后进入自己环境，然后使用pip install opencv-python才好，而且只有这一个命令可以装上，pip3和conda都装不上。

安装anaconda环境之后 

直接输入第一条命令， 如果出现回滚什么问题的话，尝试第二条命令

1： conda install -chttps://conda.binstar.org/menpo opencv3

 

2：conda install opencv

 

测试安装成功没有方法

输入一下命令

1： python

2： import cv2

3：exit()  退出python

没有报错安装成功！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

 

在两个服务器之间copy单独数据： sudo scp  data_tencent.zip  yulin@192.168.31.91:/home/yulin/gan_projects/

在两个服务器之间copy文件夹：sudo scp  -r data_tencent/   yulin@192.168.31.91:/home/yulin/gan_projects/

data_tencent.zip为本机上的文件

yulin@192.168.31.91:远程主机上的用户和ip地址

/home/yulin/gan_projects/ 数据需要copy的位置

/home/yulin/gan_projects/



 

# 2019 6 18 追加一个功能 显示数据集中前10行的数据   Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt  即为你要打开文件名

head -n 10 Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt

 

imgaug库是一个封装好的用来进行图像增强的python库，项目链接

本文介绍了在ubuntu上成功安装imgaug。

先参考博文链接安装，该文都是连网用pip安装，但是我是服务器不能联网，通过conda进行安装。

依次安装：six numpy scipy Pillow matplotlib scikit-image imageio Shapely是没问题的，但是安装opencv-python显示


Fetching package metadata .............

PackageNotFoundError: Package missing in current linux-64 channels:
  - opencv-python


按照网上的解决方法：conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3，是可以成功安装opencv，但是在安装imgaug时，仍然报错找不到opencv-python，所以只能想办法安装opencv-python包，我采用的解决方法是：在官网下载对应版本的opencv-python，放在./home下，即/home/opencv_python-4.1.0.25-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl，然后

pip install opencv_python-4.1.0.25-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

成功安装。接下来安装imgaug,在项目官网下载imgaug的压缩文件，在/home/imgaug-master.zip下执行：

pip install imgaug-master.zip

成功安装。验证：

ubuntu:~$ python
Python 3.6.8 |Anaconda, Inc.| (default, Dec 30 2018, 01:22:34)
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import imageio
>>> import imgaug as ia
>>> exit()