Linux使用集群服务器查看已安装conda环境,且环境名无显示、系统环境混乱等问题

news2025/4/1 23:43:02

一、问题

在使用集群服务器前可以查看导入,module load不需要安装。我都是自己重新下载Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh,然后安装,导致混乱。下面是情况
1.创建的环境名跑到目录下了
在这里插入图片描述
2.多个base,且有个base无显示
在这里插入图片描述

二、解决办法

1.删除所有Anaconda3 文件夹及其相关环境变量

(1)停用当前的 Anaconda 环境

conda deactivate

(2)删除 Anaconda3 文件夹:一般而言,Anaconda3 会被安装在 ~/anaconda3 路径下,你可以使用如下命令将其删除:

rm -rf ~/anaconda3

(3)从环境变量里移除 Anaconda 的路径:编辑 /.bashrc、/.bash_profile 或者 ~/.zshrc 文件,删除其中和 Anaconda 有关的路径设置。你可以使用如下命令编辑文件

nano ~/.bashrc

(4)出现新窗口,我的在最底下,找到这部分全部删除

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/user/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/user/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/user/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/home/user/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

(5)保存文件和退出编辑器:按下 Ctrl + O 组合键,nano 编辑器底部会显示 “File Name to Write” 提示,这意味着要你输入文件名,默认是当前正在编辑的文件名,你直接按 Enter 键就能保存文件。在完成文件保存之后,按下 Ctrl + X 组合键,就可以退出 nano 编辑器。
按下 Ctrl + O 保存文件。
按 Enter 键确认文件名。
按下 Ctrl + X 退出编辑器。

(6)保存文件后,运行以下命令使修改生效

source ~/.bashrc

2.重新安装,不需要下载安装包,在集群了搜索相关conda的命令

module load 是用于在 HPC(高性能计算)环境中动态加载和卸载软件模块的命令.

(1)列出所有可用的软件模块

module avail

执行该命令后,终端会显示一个列表,其中包含了所有可用的软件模块及其版本信息。你可以在列表中查找与 Anaconda 相关的条目,例如 anaconda/2023.09 ,这就表示 Anaconda 2023.09 版本是可用的。
(2)过滤查找 Anaconda 模块-直接查找conda相关的

module avail | grep conda
#显示结果
anaconda3/202309                                          libxml/2.11.0-gcc-11.4.0
autoconf/2.72                                             miniconda3/202409

3.导入任何一个模块

module load tmux miniconda3

一切正常

[CN ~]$ module load tmux miniconda3
[CN ~]$ conda info -e
# conda environments:
#
base                     /APP/miniconda3/20240923
scorpios                 /APP/miniconda3/20240923/envs/scorpios

4.后面就使用导入miniconda3安装其他环境,同样命令conda开头,系统配置好环境。

5.如果不知道服务器终端安装虚拟环境以及库,可参考之前文章。2篇参考

使用MobaXterm连接服务器并利用Anaconda进行安装pytoch框架跑深度学习模型(使用学校服务器+显卡进行深度学习)

机器学习模型算法代码需要在环境中安装的库和包

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