Linux服务器配置GPU版本的pytorch Torchvision TensorFlow

　　最近在Linux服务器上配置项目，项目须要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow，并且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU。

　　在服务器上装环境，若是从新开始，就须要下载不少依赖包，并且若是直接在系统上安装包，可能会和服务器上的其余包发生冲突，所以使用Anaconda建立虚拟环境来管理项目的依赖包。Anaconda的安装能够去清华大学的镜像下载，速度比较快，选择对应的版本就能够了　　https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 。我须要下载python3.6对应的Anaconda能够对照下面这张图片来查看，选择Anaconda3-5.2.0版本就能够了。(可是其实我下载成了anaconda2，不过并不影响后续使用）

　　Anaconda下载以后会在~/.bashrc中添加一条环境变量。若是首次运行conda命令找不到，就source ~/.bashrc。

　　配置好Anaconda后，若是要建立虚拟环境，从新下载包也须要很麻烦的操做，并且须要对照之前的项目进行一一下载。这太捞了，咱们考虑直接将本地项目的anaconda环境打包好上传到服务器上，就可使用本地的虚拟环境了。具体作法是，首先到本地的Anaconda环境目录下，个人是/home/timber/anaconda2/envs ，这个目录下就是用户建立的anaconda环境。直接打包 

tar -cvf name.tar your_env_name/

 而后将这个文件用scp上传到服务器下的(anaconda2_dir)/envs下，

scp name.tar remote_username@remote_ip:anaconda_dir/envs

接着在服务器的anaconda的envs目录下解压name.tar

tar -xvf name.tar

 环境就移植到服务器上了，能够在服务器上经过conda env list检验是否有咱们刚移植的环境。

　　本地安装的环境是cpu版本的pytorch和TensorFlow，首先将pytorch卸载

conda activate project #激活环境
conda uninstall pytorch

 而后去清华大学的镜像下下载pytorch（由于官方下载超级慢）。须要首先配置清华大学镜像。

依次运行如下命令

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

上面三条是配置清华镜像源，下面一条是配置pytorch源。而后去到官网，选择你对应的pytorch版本，找到下载命令，好比，最新版本的Pytorch在cuda10下面的官方下载命令是

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

 可是，不要用这条命令，因为添加了镜像源，咱们去掉上面命令的-c pytorch，运行

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 

 就能够用清华镜像下载了。若是要下载历史版本的pytorch，以1.0为例，就用

conda install pytorch==1.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

 安装好以后，torchvision不必定能配套使用，由于Torch已经更换了，因此可能会存在版本不一致的问题，卸载torchvision，而后下载对应版本的torchvision。

　　出现的第一个问题是torchvision下没有totensor，重装0.2.0的torchvision。

　　第二个问题是This application failed to start because it could not faind or load the Qt platform plugin "xcb" in "".

　Reinstalling the application may fix the problem.这个提示告诉咱们在Qt平台插件中找不到XCB，提示咱们重装，那咱们就重装呗，重装pyqt

conda uninstall pyqt
conda uninstall qt
conda install pyqt

 　　个人项目使用了GPU版本的Tensorflow，须要装GPU版本的TensorFlow。

　　这里还有个问题是，人脸识别和车辆检测都使用了TensorFlow，一个是CPU版本，一个是GPU版本，会有冲突吗。TensorFlow的GPU版本是能够跑cpu的，因此先把以前的TensorFlow卸载掉。下载了GPU版本的

conda install tensorflow-gpu==1.12.0

 可是这里同时下载了cuda的9.0的toolkit，以前下载torch的时候使用了cuda10的toolkit，不知道会怎么样。测试以后发现没有冲突。

　　如今在这个项目下，有一个GPU的版本，有一个cpu的版本，同时也有两套对应的anaconda环境与之对应，当执行GPU版本时，须要切换到anaconda的GPU环境。这种切换能够是在命令行中

conda activate gpu

 也能够是在pycharm中进行project intepreter设置，选中anaconda/envs/project/bin/python3.6，就是选中了该环境。

　　至此，还剩最后一个问题，GPU版本的TensorFlow是默认使用gpu版本，可是GPU版本的项目有一块是须要使用cpu版本的tensorflow的，那么应该如何设置？