ubuntu普通用户AnacondaHTTP错误 / pip错误 / tenserflow-gpu报错解决

环境

• root用户下已经搭建了cuda，anaconda等开发环境；

目标

• 在服务器上创建个人普通用户，在普通用户下，搭建新的ancaonda开发环境，方便使用在每个人使用自己的环境，调试代码，保存文档。

创建用户过程

略

安装anaconda

anaconda 只需要在普通权限下即可安装，使用wget命令下载anaconda的安装包，然后bash指令安装即可

1. 下载anaconda源码

• 在清华源中可以选择不同的anaconda版本进行下载，这次我用的是：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

• 下载完成后，即可在目录中找到Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh使用如下命令安装即可

bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

• 到此未知，anaconda的环境已经安装完毕。

更改普通用户的环境变量，添加cuda安装路径

root用户已经安装好了cuda环境，无需再次安装，只需要更改普通用户路径下的.bashrc文件，在其中添加环境变量信息即可。若没有这一步，则在安装tenserflow-gpu包的时候会报错。

1. 首先查看root用户路径下的.bashrc文件中的cuda安装路径（一般为默认安装路径）

• 路径如下

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2.将上述代码加入到普通用户路径下的.bashrc文件末尾即可
2. 普通用户模式使用

source ~/.bashrc

更新环境变量（在不重开terminal的情况下必须做，比如putty远程登陆时）
3. 使用

nvcc -V

查看是否正确导入路径，若正确显示cuda版本，则能正常使用

更改anaconda的源 和 pip 的源

如果没有这一步，在移植的时候，会出现http错误和pip错误
参考：清华源的官网说明

• 查看源

conda config --show-sources

• 修改用户目录下的 .condarc文件内容为如下内容

channels:
  - defaults
# 设置搜索时显示通道地址
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

• 也可以执行以下命令：

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --set show_channel_urls yes

• 查看配置

conda config --show

使用environment.yaml文件移植环境

1. 将environment.yaml文件拷贝至服务端的普通用户目录下
2. cd到该目录
3. 使用conda env create -f environment.yaml创建环境
4. anaconda会自动下载和安装需要的包。