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0、准备工作
【注意】你的电脑连接学校的无线网或者通过学校的网线端口上网，否则你是连不上学校服务器，也不能运行代码！！！
首先，知道自己的Cuda版本
如果你登陆的不是服务器管理员账户，使用普通用户运行命令【nvcc -V】，你会出现下面的报错
看到这，你需要使用下面的命令切到管理员账户，然后输入管理员用户的密码
su ［管理员用户名］
使用下面的命令查看Cuda版本
nvcc -V
可以看到Cuda版本为10.1
还有一种方法查看版本，运行如下命令也可以查看
nvidia-smi
这里显示的版本是11.6
不过，根据Cuda版本下载Pytorch的时候建议按照第一个方法的版本来下载
然后，知道自己Linux系统是64还是32位系统
运行命令可以看到
uname -a
一、安装Ａnaconda
首先，可以在你的用户文件下创建一个文件，用来存放压缩包
使用命令创建文件
命令格式：
mkdir ［创建的文件名］
mkdir packages创建好之后，使用【ls】命令查看当前目录的所有文件，会发现已经存在了刚才创建的文件夹
1.下载Anaconda的安装包
这里我们需要在官网上查找自己需要的版本，地址链接在下面:
https://repo.anaconda.com/archive/
这里以我自己安装的版本为例：64位系统
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
这是我选择的版本，进入到自己创建好放置安装包压缩包的文件
在控制台输入这句话：
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
等待下载文件
如果出现问题就按照下面的第2步骤操作
2.解决安装出现的bug
当我们输入1.1的那一条命令时，有些人可能会出现下面这样的错误:
bash: wget: command not found
具体解决办法如下:
Debian/Ubuntu系统，需要执行以下命令：
apt-get install -y wget
相反，CentOS系统则需要输入下面指令:
yum install wget -y
3.安装Anaconda
下载好之后，在存放压缩包的文件下，使用命令安装下载好的文件【Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh】
bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh实现页面为
等待安装
点击【Enter】（回车键）
此时显示Anaconda的信息，并且会出现More，继续按Enter，直到如下图所示:
按【Ctrl】+【C】退出查看，直接进入下一步输入yes or no.
输入 【yes】，接收证书验证
继续按【Enter】回车,稍微等待下
输入 【yes】，添加环境变量
安装成功
【注意】如果你输入【no 】直接跳过这部设置环境变量的话：
[no ] >>>no
那么你需要自己手动cd这个文件夹设置你安装Anaconda路径
/home/wangke/.bashrc
单击进去，在最后一行添加：
export PATH=/home/anaconda3/bin:$PATH
需要把之前的那句话给注释掉如下所示：
# export PATH=/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/sbin:$PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
【这里只是个示例，具体的还是要看你们自己安装的路径】
然后保存更改，输入下面这句指令：
source ~/.bashrc
4.完成安装以及检测是否安装成功
安装好之后需要关闭当前的终端重新登录打开新的终端
输入【anaconda -V】，【conda -V】 ,显示版本信息，若显示则表示安装成功
不关闭当前的终端重新登录打开新的终端，输入【anaconda -V】，conda -V，会出现下面的提示
5.更换镜像源
因为默认源下载速度较慢。在终端输入：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
查看修改后内容，输入下面的命令。看到channel下面已经添加进去了
cat ~/.condarc
二、安装Ｐytorch
1. 创建虚拟环境
由于自己在不同项目框架中所需要的环境配置基本上都不相同，所以就需要为每个项目创建一个独立的虚拟环境，这样才不会造成互相冲突，也是为了方便管理，这也是要安装Anaconda 的原因。【使用Anaconda 管理多个不同的配置环境】
在终端输入
命令格式为：
conda命令 创建命令 -n 自己创建的环境名
python=版本号
conda create-n pytorch_3,7python=3.7
conda create -n pytorch_3.7 python=3.7
输入【y】,开始增加配置
出现三个【done】就代表已经成功了
2.激活环境
命令格式为：
conda命令 激活命令 自己创建的环境名
conda activate pytorch_3.7
conda activate pytorch_3.7出现这两个的转换，就代表激活成功了，可以在自己创建的环境下操作了
【补充】退出环境
命令格式为：
conda命令 退出命令
conda deactivate
conda deactivate【补充】查看环境
conda info --envs或者
conda envs list【补充】删除环境
命令格式为：
conda命令 环境命令 删除命令 -n 环境名称
conda env remove -n pytorch_3.7
conda env remove -n pytorch_3.73.找到合适的PyTorch版本
激活环境之后，接下来就是在刚刚创建的环境中安装pytorch时
这时要先进入 pytorch 官网PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/ 根据你自己的Linux系统、python版本、cuda版本选择对应的下载指令进行下载。
进去之后是这种页面
这时，需要在浏览【V1.xx.xx】下的【conda 】下的Linux版本，再找适合你的Cuda版本的Pytorch下载链接，具体如图
以我的为例，我的Cuda版本是10.1，最后找的是这个
最上面的【V1.xx.xx】不用理会，这时Pytorch的更新版本，咱们只需要cuda对应的版本。
# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch4.安装Pytorch
接下来再终端命令上输入如下命令
命令格式：
Pytorch链接
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 
安装完成
【切记：一定要先进入到虚拟环境中再安装！！！】
【如果你使用的是清华源或者其他国内源，复制的链接吧最后的【-c pytorch】删掉，因为这是从官网下载的命令】
【如果你使用的是pytorch官网的源，保留复制的链接吧最后的【-c pytorch】】
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch【如果出现下载失败，就换官方的Pytorch下载命令，多等一会就可以了】
输入【y】开始下载
开始安装
出现三个【done】标志下载成功
安装完成以后，可通过命令查看是否安装成功
conda list
如果出现下图的模块，就代表安装成功了~~~
【再次验证】
输入第一个命令，进入python环境。再一次输入后面的两个命令，出现如图的【True】就代表成了
python
import torch
torch.cuda.is_available()
（输出true即为成功，false不成功（可能是因为pytorch和cuda版本不匹配））
退出Python环境，输入命令即可退出
exit（）
5.安装OpenCV
pip install opencv-python
安装成功！完结撒花~~~