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用conda前一定要先添加 清华下载镜像

一键安装/或者直接把另外一个电脑上的anaconda文件夹拷贝过来，然后添加环境变量

bash 下载/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh

安装完后检验：

conda --version

如果提示 conda conmand not fond， 则需要添加环境变量

将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin

echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

更新bashrc以立即生效

source ~/.bashrc

参考conda修改镜像再安装环境，速度更快

教程：

简介， 包管理和python环境管理

http://python.jobbole.com/87522/

设置Anaconda镜像

http://python.jobbole.com/86236/

Conda的环境管理

创建虚拟环境

conda create -n env_name  list of packages

# 安装好后，使用activate激活某个环境
source activate env_name

# 退出虚拟环境
source deactivate env_name

# 删除一个已有的环境
conda env remove -n env_name

# 查看已安装的环境
conda info -e

Conda的包管理

# 安装scipy
conda install scipy

# 查看当前环境下已安装的包
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n env_name

# 安装package
conda install -n python34 numpy

怎样解决conda和系统环境的opencv问题

参考1 在anaconda中安装opencv

把一个conda环境保存并部署到另一台电脑上

conda env export > environment.yaml 
conda env create -f environment.yaml

在虚拟环境中安装cuda和cudnn

CUDA

• CUDA是什么鬼？  PPA是什么鬼？  参考教程1 参考教程2

怎样安装多个版本的cuda和在不同版本间切换

方法0(最简单)：采用cuda的.sh安装包

方法1：采用cuda的.deb安装包， 可以同时安装显卡驱动和cuda,而且可以避免 Nouveau (enable/disable)/xserver等问题 首先去 cuda8 offical site下载.deb安装包，然后

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

reboot 

方法2： 安装不简单，而且下载慢， 不推荐

• First Install nvidia driver： go to the official sit to query your graphics driver version number, eg: 390

then

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-390(change to your version number)
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev

then reboot

sudo reboot

check

nvidia-smi 

• install cuda first download cuda from cuda8 offical site, recommend the .sh file

then

# don't need to install the NDIA Accelerated Graphics Driver, others use the default
sudo sh cuda_8.0.27_linux.run

as the result

next

sudo gedit /etc/profile

# add the following in the last row, without blank row
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH

# ldconfig
sudo ldconfig      #使链接生效 

test cuda saples

cd /home/ml/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery (note: change to your path)
sudo make
./deviceQuery

and see

2020.01.05 更新

安装多个版本cuda

如果已经安装了cuda10，先卸载掉再安装cuda8. 参考这里卸载cuda10 用sh文件安装时如果不成功

Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installation Failed
Samples:  Not Selected

Logfile is /tmp/cuda_install_5712.log

然后

sudo bash cuda_8.0.61.2_linux.run

然后出现这个

Installation directory '/usr/local/cuda-8.0' does not have a version.txt file!

说明安装的是补丁，而不是主文件，安装主程序的.sh文件，然后又出现这个错

ERROR: An NVIDIA kernel module 'nvidia-drm' appears to already be loaded in
 your kernel.

参看是否安装好了

cat /usr/lcoal/cuda/version.txt

install cuDNN

first， go to the official siteto download the cudnn, register required

upzip the file, cd进入cudnn解压之后的目录

sudo cp ./include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/    #复制头文件

cd进入解压后的目录, 对动态文件进行复制和链接：

sudo cp -a ./lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64/    #复制动态链接库，-a 在保留原文件属性的前提下复制文件

next，

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成软衔接

sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接

sudo ldconfig #更新链接

#查看是否安装好了
cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

更改cudnn版本