前置背景：
需求是把CLIP模型在实验室Ubuntu服务器上配置环境，有一个老师给的账号和密码，用mobaXterm可以连接上服务器。
首先，需要在自己的文件夹里面下载Anaconda，因为我的账户里面别人已经下过了，所以，这一步不讲解过程。
文章主要讲如何在Ubuntu服务器上，且已经下载过Anaconda的情况下，创建自己的Python虚拟环境，涉及如何选择Python编译器的版本、Pytorch的版本、CUDA的版本，才能保证Python+Pytorch+CUDA+服务器显卡驱动版本适配。
一.在服务器上安装Anaconda
这个如何安装我不讲了，网上资料很多，装好了之后会有anaconda3文件夹，文件如下。
二、如何在服务器上创建自己的Python虚拟环境
1.envs文件夹
先说上面的envs文件夹作用，里面放的就是已经创建好的所有虚拟环境，因为服务器环境是大家一起用的，里面的文件夹都是别人已经创建好的环境。如果你创建了自己的虚拟环境，这个文件夹里面会更新哦。
2.创建自己的虚拟环境
下面是我的执行命令（我用的第二个指定了Python版本），CLIP是自定义的虚拟环境名。如果用第一个不指定版本，我的服务器好像会自动在Anaconda里面选最新的Python版本3.12.3，但是这个版本太新了不适配我其他的环境，下面会讲清楚，关于如何判断我要选择哪个版本的Python创建虚拟环境。
conda create --name CLIP python
conda create --name CLIP python=3.11.43.如何选择虚拟环境的Python版本
先说原理，Python版本+Pytorch版本+CUDA Runtime+CUDA driver版本是统一的，如果不适配后面会有问题。下面我说一下这几个的版本要如何统一确定下来。
查看服务器的显卡驱动版本
nvidia-smi输入上面的命令，显示如下，说明我的CUDA driver版本是12.4。
因此，我的CUDA Runtime需要比CUDA driver版本的12.4低一点点，这样不容易出错。我选了12.1。如何找到该版本的安装CUDA Runtime环境的命令链接如下。
Start Locally | PyTorch 进入PyTorch网页会有这个图，点击红框。
点击红框后，会显示如下界面。然后在Conda下面，找到Linux的CUDA12.1版本的命令就行。
特别看到，里面有pytorch=2.2.2，看到这个才能确定我们的 Python版本。
# CUDA 12.1
conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia最后，进入网站https://github.com/pytorch/vision#installation，就能看到torch对应的Python版本了。
4.正式安装步骤
上面讲了如何确定你的各种版本。总结而言，就是先看服务器的显卡CUDA驱动，我是12.4，导致我的CUDA Runtime版本就要比他小一点点，我选了12.1，再导致我的Pytorch版本是2.2.2，最后导致我的Python版本在3.8-3.11。
下面就直接写每一步的安装步骤命令和运行结果了。
（1）创建指定Python版本的虚拟环境
我选了3.11.4，其实只要是3.8-3.11都行（ps：运行下面的命令之前可以输入conda search python，查看Anaconda所有的Python环境，确保你指定的版本在Anaconda里面有，一般都有）
conda create --name CLIP python=3.11.4（2）激活虚拟环境
conda activate CLIP（3）在虚拟环境内，安装指定版本的CUDA runtime和Pytorch
conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
（4）在虚拟环境内，安装三个要用的第三方库
pip install ftfy regex tqdm --default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（5）进入CLIP-main文件夹（有 setup.py文件）进行最后一步安装
一定要进入CLIP-main文件夹哦。
python3 setup.py build install
到这里，CLIP的环境就搭建好了，下面开始测试喽。
三、测试
1.进入CLIP-main/tests文件夹
2.跑项目自带的测试文件test_consistency.py
要安装pytest之后，才能跑test_consistency.py文件
用下面的命令测试，-s不加也行，就是如果在文件里自己加一些print语句希望看看程序执行到哪看不见，最好加上。
conda install pytest
pytest -s test_consistency.py PS：这个测试跑的很慢，因为里面把CLIP所有模型文件都要加载，2小时起步。建议可以先跑一个小的Demo，看看环境是不是好了，直接见第三步。
如果这跑这个pytest的文件，大概运行界面如下，py后面的绿色框框里会有.....输出，一个点代表一个模型运行成功了，大概输出到九个点就结束了，因为要load九个模型。
最后跑完的结果如下，还有3个waring，不过九个模型的passed就问题不大，说明成功了。
3.跑自己写的测试文件mytest.py
import torch
import clip
from PIL import Image
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/16", device=device)
#model, preprocess = clip.load("ViT-L/14", device=device)
image = preprocess(Image.open("CLIP.png")).unsqueeze(0).to(device)
text = clip.tokenize(["a diagram", "a dog", "a cat"]).to(device)
with torch.no_grad():
image_features = model.encode_image(image)
text_features = model.encode_text(text)
logits_per_image, logits_per_text = model(image, text)
probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()
print("Label probs:", probs) 这个py文件放的位置如下。把上面的代码复制进去就行。
然后，运行如下命令，测试文件，
python mytest.py
#conda deactivate(退出虚拟环境）运行结果如下。
