linux服务器下命令行对anconda进行下载及其配置、conda使用、查看 cudnn& cuda

本文主要是介绍linux服务器下命令行对anconda进行下载及其配置、conda使用、查看 cudnn& cuda，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

• 参考:

https://blog.csdn.net/remanented/article/details/88901523

conda 安装

• 1.通过wget下载anconda安装包：

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

• 2.安装anaconda

sudo bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh          进入制定文件夹安装

bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh -p anconda/ -u    安装制定文件夹

• 3.一直按yes，包括添加到环境
  如果运行conda --version 显示没有此指令的话，需要把anconda添加到变量中去，运行两步：

echo 'export PATH="/home/user01/anaconda/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

• 4.添加清华的镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

二、conda常见使用命令

• 1.创建一个新的虚拟环境

conda create --name py3.7_paddle1.8 python=3.7

• 2.查看 conda 版本，验证是否安装

conda --version

• 3.将 conda 更新至最新版本，其他包也会更新

conda update conda 

• 4.更新所有包

conda update --all

• 5.更新指定的包

conda update package_name

• 6.创建名为 env_name 的新环境，并在 该环境下安装名字为 package_name 的包

conda create -n python2.7 python=2.7 numpy pandas  
创建了 python2 环境，python版本为 2.7， 同时还安装了 numpy pandas 的包。  

• 7.退出环境

source deactivate

• 8.显示所有已经创建的文件

conda info -e

• 9.复制已有的环境

conda create --name new_env_name --clone old_env_name    

• 10.删除环境

conda remove ---name env_name --all

如果上述无效: 
conda env remove -n env_name

• 11.查看所有已经安装的包

conda list

• 12.在当前环境中 安装包

conda install package_name

• 13.在指定环境中安装包

conda install --name env_name  package_name

• 14.删除指定环境中的包

conda remove --name  env_name package    

• 15.删除当前环境中的包

conda remove package

三、cuda & cudnn 版本查看

• 1.查看 CUDA 版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

• 2.查看 cudnn 版本号

 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

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