创建用户
- 连接上服务器
$ ssh [email protected]
是否继续连接,输入yes
。之后输入密码,
- 建立用户
$ sudo useradd -m -s /bin/bash user1 # 创建用户名
$ sudo passwd user1 # 添加密码
-m
表示自动建立用户的登入目录; -s
表示指定用户登入后所使用的shell。
如果你需要删除用户的话,可以使用下面的命令
$ killall -u user1 # 杀死用户
$ sudo userdel -r user1 # 删除用户和用户名
- 进入用户
$ sudo su user1
下载并安装Anaconda
- 下载anaconda
$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
- 安装anaconda
$ bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
提示信息说“Please press ENTER to continue”
,也就是“请按下 回车键 以继续”
,所以我们按下回车键。接着安装进程会显示 Anaconda 的 License 就是一些证书和条款之类的信息:
不用看,直接用 空格键 翻页,然后翻到最后,看到显示这样一句话:“Do you approve the license terms”
,也就是“是否同意证书条款”
,输入“yes”
,然后 回车。回车之后,又出现新的提示:
就是告诉你:Anaconda
的进程将会默认安装在你的家目录下的anaconda3
目录中(我的情况是在/home/use1/anaconda3
,因为我的用户名是use1
)。输入 回车 表示确认安装在默认目录中,如果你在提示符>>>
后面输入其他路径,则会安装在你指定的其他路径下。
我们按 回车ENTER
选择默认的路径来安装即可。
按下回车
之后,就开始安装Anaconda
了(包含一些基础软件环境),会花一些时间。稍等片时,安装完成,显示信息:确认是否将Anaconda
的子目录bin
加入系统 PATH 环境变量。输入“yes”
的话,安装进程就会写入环境变量,之后可以再次查看是否有写入。Vscode
就不要装了输入no
。
在你的Shell
的配置文档中,比如如果你的Shell
是Bash
的话,就会在~/.bashrc
文档中加入下面这句命令:
export PATH="/home/use1/anaconda3/bin:$PATH"
你也可以手动添加:
$ vim .bashrc
按下i
插入export PATH="/home/use1/anaconda3/bin:$PATH"
,esc
出来后输入:wq
保存退出。
就是把Anaconda
的安装目录下的bin
目录的路径(/home/$USER/anaconda3/bin)
添加到PATH
环境变量的最后面。
使改动立即生效。
$ source ~/.bashrc
安装TensorFlow
Anaconda装完之后,开始创建环境安装tensorflow
$ conda create -n your_env_name python=X.X
如:
$ conda create -n boss1 python=3.6
如果出现
NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path.
path: /home/user1/.conda/pkgs/urls.txt
uid: 1001
gid: 1001
输入:
$ sudo chown -R user1 .conda/
激活环境
$ source activate your_env_name
如:
$ source activate boss1
安装tensorflow
$ conda install tensorflow-gpu==1.9.0
开启VNC服务
如果你想访问root
用户的桌面环境就用sudo vncserver :2 -geometry 1920x1080
,如果访问当前普通用户的环境就直接vncserver :2 -geometry 1920x1080
即可,首次启动会要求设置密码,用来在客户端访问时使用,后面可以使用vncpasswd
修改。本地的客户端软件下载。
也可以杀死vncserver。vncserver -kill :2
。其中的2
表示2号端口。
参考
- Windows下使用conda在虚拟环境中安装CUDA、CUDNN及Tensorflow
- ubuntu16.04安装Anaconda、Gym和 Universe
- Dell服务器Ubuntu 18.04 双显卡(2080ti)搭建深度学习环境(CUDA 10.1/cuDNN 7.6/Tensorflow 1.14)
- Ubuntu下安装配置VNC远程工具
原文链接 大专栏 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/23/5d5ec478a9cbb/