一、Ubuntu18.04 安装conda
- Anaconda（官网）下载annaconda,并终端cd 到下载目录，执行下列代码安装
$ bash Anaconda0872-Linux-x86_64.sh
- 配置环境变量
终端执行以下命令，打开.bashrc文件
sudo gedit ~/.bashrc
然后再文件末尾添加一行文字，然后右上方记得保存：
export PATH="/home/yourpath/anaconda3/bin:$PATH"
最后输入以下命令使配置马上生效：
source ~/.bashrc
备注扩展知识：linux下.bashrc文件修改和生效 https://blog.csdn.net/eleanoryss/article/details/70207767
二、conda 虚拟环境查询
使用conda create命令创建虚拟环境到指定路径，并指定Python版本，同时可以将需要一起安装的包也一起指定。下面创建一个名为tensorflow的虚拟环境，指定使用Python 3.6版本，并在虚拟环境中安装numpy、scipy、matplotlib、jupyter等软件包，命令如下：
conda create –n torch3.6 python=3.6 numpy scipy matplotlib jupyter
注： 有时会出错：CondaValueError: The target prefix is the base prefix. Aborting. 出现这种情况的话，需要将命令改为：conda create –n torch3.7. 然后分别 conda install scipy, conda install matplotlib, conda install jupyter.
(conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 这个方式安装的是OpenCV3.2.0版本，如果要安装OpenCV2.xx版本，把上述命令末尾的opencv3换成opencv就行了，安装的是OpenCV2.4.11版本。)
其中-n指定虚拟环境的名称
默认安装的路径位于anaconda安装目录下的envs文件夹里面，也可以使用—prefix参数来重新指定虚拟环境路径
如果要创建第二个虚拟环境，只需使用不同的名称即可，如果创建一个名为tensorflow2，指定使用Python 2.7版本，则命令如下：
conda create –n tensorflow2 python=2.7
如果要查看有哪些虚拟环境，则执行以下命令：
conda info -e
如果在创建conda虚拟环境时没有指定python的版本，则默认是使用anaconda安装目录下bin中的python版本。为了实现虚拟环境的隔离，必须指定python版本。
重命名虚拟环境
重命名环境
conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过 clone 完成的，分两步：
- 先 clone 一份 new name 的环境
- 删除 old name 的环境
比如，想把环境 rcnn 重命名成 tf
第1步
conda create -n tf --clone rcnn
第2步
conda remove -n rcnn --all
三、激活和删除虚拟环境
激活虚拟环境
创建好conda虚拟环境后，在使用之前必须先进行激活。下面激活刚创建的tensorflow虚拟环境，命令如下：
conda activate tensorflow
如果要退出当前的虚拟环境，则执行命令：
conda deactivate
删除虚拟环境：
使用如下命令，即可删除：
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
删除虚拟环境中的包：
使用如下命令
conda remove --name $your_env_name $package_name（包名）
备注： conda常用命令
conda list：查看安装了哪些包。
conda install package_name(包名)：安装包
conda env list 或 conda info -e：查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda：检查更新当前conda
四、VS Code 配置 Python 开发环境
1 安装 Python 插件
在不安装插件的情况下，点击 调试 -> 启动调试（快捷键 F5）是没办法运行代码的。会让你选择环境，而你根本就没有环境可选。
在 VS Code 的应用商店（快捷键：Ctrl + Shift + X）里搜索 Python 插件，并安装。
2. 按 Ctrl + Shift + P（或F1），在打开的输入框中输入 Python: Select Interpreter 搜索，选择 Python 解析器。
3.代码补全工具, VS Code 中的代码补全插件是 Visual Studio IntelliCode。同样在 VS Code 的应用商店（快捷键：Ctrl + Shift + X）里搜索安装.
4.代码检查工具, Pylint 是一个 Python 代码检查工具.当你新建 .py 文件，开始写代码的时候，右下角可能会跳出一个待安装信息。
备注：详细请查看 https://code.visualstudio.com/docs/python/debugging 和 https://juejin.im/post/5d71bef8f265da03b76b42f6。
5. cannot find runtime 'node' in path（运行时找不到node的路径）
在 termial用 node --version. 然后再which node 命令，根据提示安装nodejs.
然后再vscode中查看lauch.json文件，看有没有这个runtimeExecutable这个设置, 没有的话加上, 就可以了,信息如下：
五、Pytorch 安装
（如果电脑有显卡可GPU加速，需要先安装cuda，才能安装GPU版本的pytorch， cuda 安装请详看 https://blog.csdn.net/xiangyong58/article/details/103674876）
进入pytorch官网 : https://pytorch.org/，信息如下：
复制最后一条命令，运行即可。
六、ubuntu下查看CPU/GPU/内存使用率
1. cpu、内存
使用top命令
$ top
有一个更直观的监测工具，叫htop
$ sudo apt-get install htop
$ stop
2. 查看gpu
使用 nvidia-smi 命令
$ nvidia-smi
但是这个命令只能显示一次，如果要实时显示，配合watch命令, 让一秒刷新一次
$ watch -n 1 nvidia-smi
七、不同Python版本之间替换
列出可用的 Python 替代版本
update-alternatives --list python
或者
# update-alternatives --list python
/usr/bin/python2.7
/usr/bin/python3.4
列出的 Python 替代版本中任意切换了：
# update-alternatives --config python
系统中不再需要某个 Python 的替代版本时，可以将其从 update-alternatives 列表中删除掉。例如，将列表中的 python2.7 版本移除掉：
# update-alternatives --remove python /usr/bin/python2.7 update-alternatives: removing manually selected alternative - switching python to auto mode update-alternatives:using/usr/bin/python3.4 to provide /usr/bin/python (python)inauto modeer
八、安装matplotlib
python -m pip install matplotlib
虚拟环境中调用matplotlib的应用如plt.imshow(img)，会报如下错误：
原因：虚拟环境中的matplotlib和base环境中的冲突，所以需要在base环境运行程序调用matplotlib. 即使实在虚拟环境中安装matplotlib，其安装目录也是再conda 的lib目录
。