云服务器 Python & Pytorch 环境配置（Pytorch，Yolo）

1. 服务器环境初始化

1.1 Linux 初始化

• sudo apt update
• sudo apt upgrade
• sudo apt install build-essential

1.2 Anaconda 配置 （推荐）

• sudo apt install python3.8 # 安装 Python 环境
• wget + miniconda的连接 # 网址输入 miniconda，找到 Linux 下载链接复制
• bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 观察上一步最后一行输出是否为这一内容，若不同的话将 Miniconda3_XXX 进行替换
• bash # 进入 conda 环境
• pip 临时换源：-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
• pip 永久换源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1.3 Anaconda 常用用法

• conda env list # 查看所有 conda 虚拟环境
• conda create -n env_name python=3.8 # 指定 python 版本及创建的环境名称
• conda activate env_name # 激活环境
• conda deactivate # 退出环境
• 百度搜索进行 Anaconda 环境换源 # 不换源下载速度会慢
• pip install pytorch jupyter # 安装 torch 环境和 jupyter 进行可视化

1.4 Python 下载 （次选）

若不想采用 Anaconda ，可下载 Python 本体

• sudo apt install python3.9
• python3.9 -V # 检查 Python 版本

1.4.1 将 python3.9 改为 python（可选）

将原有的 python 指向 2.7 ，修改为3.9

• sudo rm /usr/bin/python # 删除原有的python链接，需指定版本号
• sudo ln -s /usr/bin/python3.9 /usr/bin/python # 建立指向python3.9的链接

1.4.2 下载对应 pip

1. apt install python-pip # 下载pip，此时pip指向的是python2.7
2. cd /usr/bin # 进入pip.py所在文件夹
3. vi pip # 进入pip文件
4. 将第一行改为 #!/usr/bin/python3.9
5. 按 esc 进入只读模式，按 shift + ; 后输入命令 wq! 保存并退出
6. pip --version # 查看pip指向是否正确
7. pip install时遇到错误**AttributeError: ‘HTMLParser’ object has no attribute ‘unescape’**时
   1. pip uninstall setuptools
   2. 将“/usr/share/python-wheels/setuptools-39.0.1-py2.py3-none-any.whl 删除
   3. pip install setuptools==59.5.0 #若遇到报错继续向下走
   4. sudo apt install cmake
   5. pip install scikit-build
8. pip install 遇到错误No module named 'distutils.util’
   1. sudo apt-get install python3-distutils
9. 更新sudo python3.9 -m pip install --upgrade pip
   1. 或 pip install --upgrade pip -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
10. python --version # 检查python版本，如未指向python3.9则再次执行1.4.1.7，1.4.1.8步
11. pip --version # 检查pip版本及指向，如不对则再次执行1.4.2.2~1.4.2.6步

1.4.3 pip 换源

• pip 临时换源：-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
• pip 永久换源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. Pytorch 及 Yolo 环境配置

2.1 安装 Pytorch（Anaconda 举例）

• conda create -n torch python=3.8 # 创建一名为 torch 的 Python3.8 环境
• conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 安装 GPU 版本Pytorch

2.2 Yolov5 配置

经测试，Yolov3 和 Yolov5 环境相同，请安心使用

• 在服务器内生成 ssh 公钥并添加到你的 Gitee 和 Github 上（推荐）
• 在一文件夹下打开 git bash，输入：git clone git@github.com:ultralytics/yolov5.git # U版 yolo 配置
• cd yolov5 # 进入所克隆的文件夹
• pip install -r requirements.txt # install 所需内容

2.3 GPU 服务器查看 GPU是否可用

• nvidia-smi # 查看 GPU 是否存在，CUDA是否正常

3. Linux 常用指令

• 复制文件: sudo cp 文件名 目的文件夹路径 或 cp 文件名 目的文件夹路径
• 后台运行: nohup python train.py --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt --img 640 --device 0 --epochs 300 log.out 2>&1 &
• 中断后台: kill num （num通过jobs或nvidia查看任务pid序号）
• 查看后台任务: jobs 或 ps -u -f
• 移动文件： mv 文件 目标文件夹
• 删除文件： rm -rf 文件名 # -rf 慎用，可以去掉
• 查看当前所在路径: pwd
• 查看当前文件夹内容: ls
• 进入文件夹： cd 文件夹
• 进入文件： vi 文件名
  • 插入模式： i # insert
  • 标准模式: 按下ESC
  • 命令模式: 在只读模式下，输入 shift + ；
  • 退出文件： 在命令模式下，q! 为不保存直接退出，输入 wq! 为保存并退出