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Linux服务器上配置Anaconda3以及Pytorch-RL环境

Linux服务器上配置Anaconda3以Pytorch-RL环境

通过上传安装包的方式在服务器安装Anaconda3只需要在相应的目录下执行一句命令:

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bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

安装途中会提示安装位置为默认路径:

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/home/userNAME/anaconda3

等待安装完成后,切换到Anaconda所在目录,打开Anaconda创建新环境:

这里由于我之前进行的配置都是基于Python 3.6.1的,所以这里要求新环境的Python也为3.6.1,但是在安装过程中出现了路径失效的情况(可能老版本的下载通道少一些),新建失败。这里就只要求版本为3.6即可。输入以下指令,新建环境成功。

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conda create --name opensim-rl python=3.6
source activate opensim-rl

环境建好后可以通过以下指令进行版本检查:

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python --version
> Python 3.6.9 :: Anaconda, Inc.

接下来激活新建的环境并进行配置:

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source activate opensim-rl

参考我之前的一篇经验(Anaconda新环境下快速安装多个Python软件包)可以快速在新环境中批量安装软件包:

在新环境中输入:

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conda install anaconda

等待安装完成。

这里就基本把会调用的包都装上了,接下来开始安装PyTorch。


继续呆在激活的opensim-rl环境

由于PyTorch版本的选择和cuda版本有关,虽然因此先检查服务器上的cuda版本号:

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cat /usr/local/cuda/version.txt
> CUDA Version 9.0.103

虽然PyTorch目前支持的最低版本是9.2,先选9.2,找到安装指令格式,再把9.2改成9.0(这个升级只有一两个月,自觉上应该是可以这样操作的),尝试安装

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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

这里有一点需要注意:anaconda提供的pytorch的url国内不少很稳定,在下载的时候链接经常挂掉。

这里给出几个策略:

  1. (玄学方法)在早晚下载低谷的时候下,速度会比较快。

  2. (科学方法1)开VPN下载,会很稳定。

  3. (科学方法2)添加国内清华、中科大的镜像源,多一些链接路径会增加成功的概率。

这里我们用了Lantern每个月500M的免费流量帮助下载,速度比较快


最后开始安装gym

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pip install gym

搞定!