实验室服务器环境配置

### 实验室服务器环境配置教程 #### 工具准备 为了完成实验室服务器的环境配置，需要准备好必要的工具以及基础信息。常用的工具有 Xshell 和 Xftp，用于远程登录和文件传输。此外，还需要获取服务器的基础信息，例如操作系统类型（Linux/Windows/Mac）、IP 地址、用户名、端口号及密码等[^2]。 --- #### 安装 Anaconda Anaconda 是一种流行的 Python 发行版，包含了 Conda 包管理器以及其他科学计算所需的依赖项。以下是安装步骤： 1. **下载并安装 Anaconda** 登录到服务器后，通过浏览器或者命令行下载适合目标系统的 Anaconda 版本。例如，在 Linux 系统下可以运行以下命令： ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示完成安装过程，并初始化 Conda 环境变量[^1]。 2. **验证安装** 安装完成后可以通过以下命令确认是否成功： ```bash conda --version ``` --- #### 创建与激活虚拟环境 为了避免不同项目的包冲突，建议为每个项目单独创建一个 Conda 虚拟环境。 1. **创建新环境** 使用 `conda create` 命令指定 Python 版本来创建新的虚拟环境。如果遇到无法使用该命令的情况，则可能是因为路径权限问题或其他原因，此时可尝试其他方法如 `source activate` 或者手动设置环境变量[^3]。 ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 2. **查看现有环境** 列出当前系统中的所有 Conda 环境以便于管理和切换： ```bash conda env list ``` 3. **进入已有的环境** 如果默认方式失败，可以采用备用方案： ```bash source activate myenv ``` 4. **退出环境** 当前工作结束后可通过如下指令返回至 base 环境： ```bash source deactivate ``` 5. **删除不再使用的环境** 清理不必要的资源有助于节省存储空间： ```bash conda remove -n myenv --all ``` --- #### PyTorch 的安装 对于深度学习任务来说，PyTorch 是非常重要的框架之一。具体安装流程取决于硬件支持情况（CPU/GPU）以及 CUDA 版本匹配度。 1. **查询合适的版本组合** 参考官方文档找到对应的操作系统、Python 版本、CUDA 支持的信息链接页面，复制推荐的 pip 或 conda 安装语句执行即可。 2. **示例代码片段** 下面给出基于 CPU 的简单安装例子供参考： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` --- #### PyCharm 远程调试配置 为了让开发更加高效便捷，通常我们会借助 IDE 来实现代码编辑与测试一体化操作。这里介绍如何利用 PyCharm 设置远程连接功能。 1. **建立 SSH 通道** 打开软件界面依次点击菜单栏 File -> Settings -> Build, Execution, Deployment -> Configuration Defaults -> Python Interpreter ，然后选择 Add Remote... 并填写相应的主机名/IP地址等相关参数[^4]。 2. **关联正确的解释器** 在弹窗里挑选之前构建成功的那个特定名称下的 Conda interpreter 对应关系绑定起来。 --- #### 总结注意事项 整个过程中可能会碰到各种各样的错误消息提醒我们调整策略继续前进；另外记得定期备份重要数据以防意外丢失！ ---