??????? 总结各个博主经验，构建自己的服务器虚拟环境！
????????Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。装anaconda，就不需要单独装python了。????????
????????anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好；
????????常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易。
目录
1 anaconda 下载
????????anaconda安装包下载，不建议去官网下载，官网下载太慢了，推荐下载地址Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
????????一般建议不要选择最新版的（不太稳定），我这建议选择2020 - 2021中的anaconda3随意一个版本（我用的是Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh）
（1）在服务器终端输入：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
下载展示：
（2）等下载好，输入：
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
（3）然后一直按回车继续，接着输入“yes”,然后继续回车；
安装展示：
（4）然后继续yes；
（5）等到出现：
就算anaconda安装好了。
2 创建虚拟环境
????????准备工作算是做好了，现在开始搭建自己的环境
? （1）首先输入source ~/.bashrc，用来更新环境变量，前面就变成了(base)
source ~/.bashrc
截图展示：
（2）创建虚拟环境
conda create -n qby python=3.8
接着输入 y ,确认；
这样就算好了，如图：
这样我们就创建了名字叫做qby的python3.8的环境。
（3）使用自己的环境
通过conda activate <name>来使用自己创建的环境，我之前创建的环境名是qby，那么我输入
conda activate qby
就把环境由base变为了我的<name>，如图：
如果想返回base环境，则可输入：
conda deactivate
如果想查看目前有哪些环境，可以输入
conda env list
想删除环境，则可输入conda env remove -n <name>，换成你想删的环境名：
conda env remove -n qby
（6）查看是否有conda环境
conda --version截图：
3 安装pytorch
（1）查看cuda版本
nvcc -V
或者使用：
nvidia-smi
?版本截图
????????这条命令不仅可以查看当前NVIDIA驱动的版本，还可以查询与此驱动相匹配的Cuda版本;
????????虽是匹配，但是Cuda的版本可以略低于此时驱动匹配的Cuda版本，我们也可以安装版本高一点的驱动，来兼容不同版本的Cuda！
（2）根据cuda版本去官网找对应的pytorch Start Locally | PyTorch
?????
???????????默认pytorch官网为下载源，下载速度太慢，很容易报错，所以更改为清华大学镜像，
??????? （3）命令行输入下面的命令：（conda 源）
# 添加Anaconda的清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
#也可以用中科大的
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes 然后在输入：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2注意要把后面的-c pytorch去掉，不然还是使用的默认源下载。
然后等待下载安装即可。
?或者使用pip源
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
?命令：
pip install torch===1.3.0 torchvision===0.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（4）测试是否安装成功pytorch
python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()成功截图：
