寫在前面！！！
由于一般服務器都是基于Linux系統(tǒng)的，因此本文章都是基于Linux系統(tǒng)進行環(huán)境配置的。在此之前，默認你已經(jīng)擁有了Linux賬號。如果沒有Linux賬戶，可以參考文章末尾的添加Linux新賬戶。
一、安裝Pycharm專業(yè)版（可選）
如果只是使用服務器的顯卡跑程序，其實可以不需要安裝pycharm，安裝pycharm的原因是方便調(diào)試代碼和可視化操作。
操作步驟
1、前往Pycharm官網(wǎng)下載pycharm的Linux版本軟件安裝包（文件后綴名為.sh），建議選擇2022版或更往前的版本。
2、進入安裝包所在目錄，右鍵從當前安裝包所在目錄進入終端，在終端解壓下載的軟件安裝包。（注意：在目錄中直接右鍵解壓安裝包是不行的）
tar -zxvf ·······················.tar.gz # ·······為安裝包的文件名3、解壓成功后進入bin目錄，在bin目錄下打開終端。
4、輸入指令安裝pycharm
./pycharm.sh5、按照步驟安裝即可
6、激活pycharm：打開pycharm，同第五步的指令。打開Linux激活包，找到對應的版本，找到pycharm，根據(jù)里面的步驟進行激活。最后，在pycharm中選擇激活碼激活，將激活碼復制到pycharm中，點擊激活即可完成。
7、添加快捷方式：打開pycharm，先隨便創(chuàng)建一個項目，依次點擊【Tool】—>【Create Desktop Entry】
二、安裝Miniconda
為什么安裝Miniconda，而不是安裝Anaconda？
Miniconda不需要自己添加環(huán)境變量，而Anaconda需要手動添加環(huán)境變量，容易出錯。但是安裝Anaconda還是Miniconda需要根據(jù)自己的需求。
Anaconda和Miniconda的區(qū)別
Anaconda預安裝了大量科學計算和數(shù)據(jù)分析所需的庫，使得用戶可以立即開始工作。而Miniconda只包含了Python和conda，它的輕量級特性使得它在需要快速部署Python環(huán)境，或者在磁盤空間有限、網(wǎng)絡環(huán)境較差、或者需要定制特定環(huán)境的情況下具有優(yōu)勢。
其次，Anaconda提供了Anaconda Navigator這樣的圖形用戶界面，它使得庫的安裝、環(huán)境的創(chuàng)建和管理變得更為簡單直觀。這對于新手用戶來說是非常有幫助的，尤其是對于那些不習慣使用命令行的用戶。而Miniconda沒有這樣的用戶界面，所有的操作都需要通過命令行來完成。
最后，由于Anaconda包含了大量的預裝庫，因此它的安裝文件非常大，而Miniconda則相對較小。這可能會影響到安裝的速度和存儲空間的占用。
選擇Anaconda還是Miniconda主要取決于你的具體需求。如果你是Python新手，或者你需要的所有庫都在Anaconda的預裝庫中，那么Anaconda可能是更好的選擇。它可以讓你迅速開始你的項目，而無需擔心庫的安裝和管理。
安裝步驟
1、瀏覽器輸入Miniconda下載對應的Linux版本的Miniconda安裝包（為.sh文件）。
2、把下載好的Miniconda安裝包移到想存放的文件夾，在該目錄下點擊右鍵進入終端。
3、執(zhí)行命令行
bash ····.sh # ····為Miniconda文件名4、按住Enter鍵一直到最后，輸入yes確認，后面一直點回車鍵就可以。
至此就完成了Miniconda的安裝，如果安裝Anaconda，需要添加環(huán)境變量。
三、安裝Pytorch（可選）
1、打開終端，創(chuàng)建虛擬環(huán)境。
conda create -n myenv pyton=3.11 # myenv為自定義虛擬環(huán)境名稱，python=3.11是python的版本，我使用的是3.11版本，根據(jù)自己需求選擇python版本。2、輸入y確認。
輸入conda env list可以查看當前擁有的虛擬環(huán)境，如果有自己創(chuàng)建的環(huán)境，說明創(chuàng)建成功。
刪除虛擬環(huán)境：conda remove -n myenv all
3、進入創(chuàng)建的虛擬環(huán)境。
conda activate myenv4、前往Pytorch官網(wǎng)查看自己需要安裝的版本
注意：CUDA是向下兼容的，因此在安裝之前需要查看自己顯卡的CUDA版本，通過nvidia-smi可以查看對應的CUDA版本。如果個人計算機中沒有GPU，則只能下載CPU版本的Pytorch。
找到自己需要安裝的版本，將安裝指令復制到終端，回車下載。
在下載過程中，容易出現(xiàn)版本不兼容的問題，需要根據(jù)自己的代碼需求安裝合適的版本，如果出現(xiàn)超時的情況，則是因為鏡像的問題，需要考慮使用清華鏡像下載。分為兩種方法：
第一種是添加永久鏡像地址
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://miirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channels_urls yes第二種是添加臨時鏡像，就是每次在安裝依賴包時加上鏡像地址。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 對應包5、驗證Pytorch是否安裝成功
在終端輸入python
再輸入import torch
若沒有報錯，則說明安裝成功。
6、驗證GPU是否可用
在第五步的基礎上輸入torch.cuda,is_available或torch.cuda.is_available()，如果顯示的是True或序列號，則說明GPU可以正常使用。如果出現(xiàn)False，則只能使用CPU，可以考慮重裝Pytorch。
四、在Pycharm中加入新建的虛擬環(huán)境
1、打開Pycharm，依次打開【File】->【Setting】->【Project】->【Python Interpreter】或者直接在pycharm頁面右下角Interpreter Setting，進入選擇Python解釋器。
2、點擊Python Interpreter框右側的設置按鈕，點擊Add，選擇【conda Environment】，選擇現(xiàn)有的環(huán)境，點擊右側三個點，進去找到新建的虛擬環(huán)境所在的位置，找到其中的python.exe文件或pythonw.exe文件，最后選擇確定即可。一般新建的虛擬環(huán)境在Anaconda3/envs/自定義虛擬環(huán)境名/python.exe。如果是Miniconda，一般在.conda/bin/python3.9根據(jù)自己安裝的版本來定。
選擇成功之后，在解釋器界面會加載出該虛擬環(huán)境中已經(jīng)安裝的包以及相應的版本，如果沒有出現(xiàn)，說明可能相應的包沒有安裝成功。
五、總結
1、安裝依賴包
在Pycharm中安裝依賴包有兩種種方法：
- 第一種是直接在Python Interpreter界面點擊+號，在搜索欄搜索相應的包，直接默認下載即可（不用選版本）。
![]()
- 第二種是通過終端，在Pycharm底部欄中點擊【Terminal】，使用pip進行下載。注意：當前選擇的解釋器在哪個虛擬環(huán)境，新安裝的包就在相應的虛擬環(huán)境中。
![]()
2、依賴包的版本選擇
在選擇依賴包的版本時，并不是版本越新越好，因為各個依賴包之間的版本會出現(xiàn)沖突，因此，需要根據(jù)自己的代碼需求選擇合適的版本。
卸載依賴包指令：pip uninstall 依賴包名稱
3、添加Linux新用戶
1、切換到root賬戶下，添加新用戶
sudo adduser 用戶名
或
sudo useradd -r -m -s /bin/bash 用戶名
#其中參數(shù)的意義如下：
#-r：建立系統(tǒng)賬號
#-m：自動建立用戶的登入目錄
#-s：指定用戶登入后所使用的shell在 Ubuntu18.04 中，不會在創(chuàng)建用戶的時候自動提示設置密碼。需要手動執(zhí)行：
sudo passwd 用戶名2、給新用戶添加root權限
1 sudo vim /etc/sudoers
2 然后添加：
3 用戶名 ALL=(ALL) ALL3、創(chuàng)建新用戶成功后，如果進入新用戶下打開終端，只顯示$符，而不顯示用戶名和文件路徑，則說明該用戶為普通用戶，沒有任何root權限
解決辦法：新建的用戶未指定shell，我們只需要在root用戶下將其指定未/bin/bash即可。
sudo usermod -s /bin/bash 用戶名4、檢查用戶是否被創(chuàng)建
id 用戶名5、刪除用戶
??執(zhí)行userdel
sudo userdel 用戶名??刪除用戶目錄
sudo rm -rf /home/用戶名
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