下面介绍整体流程，遇到问题优先看“遇到问题章节”！

一、安装anaconda

1.下载anaconda安装包
（1）可以选择在官网下载，然后上传到服务器:
清华镜像的网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

（2）也可以直接在linux上下载：
复制你所要版本的下载链接，使用wget+链接下载！

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

2.开始安装
进入存放安装包的目录下，赋予它可执行权限，执行！

# 给文件执行权限
chmod 777 Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

# 执行
./Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

遇到提示，输入enter，回车继续：

接下来是协议之类的阅读文章，按↓下键或者S键，直到出现yes/no，输入yes

接下来提示安装位置，默认是/root/anaconda3，如果需要改位置，则输入路径即可！不改的话直接回车：

然后提示你是否初始化，选择yes，在>>>输入yes，等待一会：

之后，重启终端，anaconda才能生效。命令行前方出现（base）字样。

注意：

anaconda在linux下默认安装在文件夹./anaconda3
，如果安装过程中出现任何问题，删除anaconda3文件夹即可重新开始: rm -rf [dir]

二、conda虚拟环境管理

1. 查看虚拟环境列表
   使用 conda info -e或者conda env list 查看已经存在的环境，前方带有*的为正在使用的虚拟环境。
   

2. 创建虚拟环境
   conda create -n [环境名称] python=[版本号]

   conda create -n mypython python=3.11
   

3. 激活或退出虚拟环境

   • 激活虚拟环境：conda activate [环境名称]
   • 退出虚拟环境：conda deactivate [环境名称]

4. 删除或复制虚拟环境

   • 复制环境：conda create -n [new环境名称] --clone [old环境名称]
   • 删除虚拟环境：conda remove -n [环境名称] --all

# 复制环境
conda create -n newpythonenv --clone oldpythonenv

# 删除环境
conda remove -n mypythonenv --all

5. 对于虚拟环境的包管理命令整理：

• 查看虚拟环境下的包：conda list -n [环境]或者切换环境后conda list

• 安装第三方包：切换到使用的环境后，安装第三方库：

  • 安装：conda install [包名=版本号]
  • 删除：conda uninstall [包名]
  • 更新：conda update [包名]

• 复制环境依赖（例如在开源项目中常见）
  一般是在复现相同环境时使用，一键重现相同环境。例如更换服务器、复现git开源工程等。
  （1）conda
  conda导出已有的环境，保存在myenv.yaml文件中。

  conda env export > myenv.yaml
  

  根据yaml文件导入并安装环境

  conda env create -f myenv.yaml
  

  注：.yaml文件移植过来的环境只是原来环境里用conda install命令安装的包，pip安装的库可能不会移植过来，需要重新安装。

  （2）pip
  把环境中的依赖写入 requirement.txt 中

  pip freeze >requirements.txt
  

  安装环境依赖

  pip install -r requirement.txt
  

三、jupyter相关启动部署

本地启动jupyter：
一般anaconda会自带这些工具不用下载！

• 安装命令 conda install jupyterlab
• 启动：jupyter notebook或者jupyter lab

远程访问jupyter：
参考另一篇文章：【AI模型-机器学习工具部署】远程服务器配置Jupyter notebook或jupyter lab服务

四、遇到问题

问题1：遇到“–no-check-certificate”
解决方法：加入–no-check-certificate 即可，如：

wget --no-check-certificate https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

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问题2：/ home空间不足，特别是当后续还要安装众多的库，会频繁提示no space

解决方法：安装Miniconda，占用空间要比Anaconda3小很多，大概有3GB。

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

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问题3：PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
需要用到的soundfile等一些第三方库提示无法获取获取。

解决方法：可以通过国内资源下载：

pip install soundfile -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 

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问题4：NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you’re trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported
提示tensor和numpy不兼容的问题。

解决方法：可能是numpy包的问题。减低版本 numpy == 1.18.5