背景：我们需要安装anaconda方便管理python环境及工具包，同时需要配置cycleGAN的环境以运行cycleGAN。
参考：centOS与Ubuntu较为类似，之前做过ubuntu上conda的安装，可参考这几篇略微更改如法炮制，此文方法为最简单方法，亲测有效。
Ubuntu14.04安装Anaconda3-2018.12-x86_64
运用Anaconda对python 3.6与tensorflow-gpu与pip环境配置
虚拟环境中用Anaconda安装显卡CUDA驱动与CUDA运行版本匹配
目录
一、安装anaconda
在相应官网下载安装包 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
安装包地址 https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
1.1 安装包
安装包下载到服务器（以下两个命令行存疑，因为百度的服务器给了很少的权限，因此只能用rz命令来加载文件）
curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
这个可以进行下载。
curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
下面这个会是乱码，不可用。
先用mac把安装包下载下来，再用rz上传到服务器，并另开一个终端不停的 ls -h -l 来看相应的文件大小。
1.2 安装
sudo bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
一堆确认，确认路径为 PREFIX=/root/anaconda3(此路径内存不够，因为root内存用完了，安到一半提示硬盘不足。因为没权限，所以联系管理员帮忙把之前安一半的删了，才腾出根目录的内存。需要重新找路径安装)
[[email protected] lib]$ df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda2 19G 19G 0 100% /
tmpfs 127G 11M 127G 1% /dev/shm
/dev/sda3 14G 193M 14G 2% /var
/dev/sda4 14G 852M 13G 7% /noah
/dev/sda5 4.6G 563M 4.0G 13% /matrix
/dev/sda6 1.9G 256M 1.6G 14% /has
/dev/sda7 6.4G 24M 6.3G 1% /tmp
/dev/sda8 808G 364G 444G 46% /home
/dev/sdb1 3.6T 197M 3.6T 1% /home/ssd1
afs_mount 202P 130P 73P 65% /home/img/AFS/models这次安装到/home路径之下
PREFIX=/home/anaconda3
1.3 自带激活
自带激活
in your /root/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>> yes
Initializing Anaconda3 in /root/.bashrc
A backup will be made to: /root/.bashrc-anaconda3.bak
cp: writing `/root/.bashrc-anaconda3.bak': No space left on device
For this change to become active, you have to open a new terminal.
Thank you for installing Anaconda3!root上没有空间了。为了避免增加root盘的内存占用，我们选择no，然后手动激活，选择yes自动激活。
暂时需要增加root空间，不然很多活动都不可行。此时已经可以运行conda了
安装目录下的bin之中有conda可以运行：/home/anaconda3/bin/conda list即可看到相应的命令。
1.4 手动激活
我们可以将其添加到环境变量之中激活：
在终端输入$sudo vi /etc/profile，打开profile文件。
在文件末尾i添加一行：export PATH=/home/jcx/anaconda3/bin:$PATH，其中，将“/home/jcx/anaconda3/bin”替换为你实际的安装路径。保存wq!
然后source一下激活环境变量：
方法1：
让/etc/profile文件修改后立即生效 ,可以使用如下命令:
# . /etc/profile
注意: . 和 /etc/profile 有空格
方法2：
让/etc/profile文件修改后立即生效 ,可以使用如下命令:
# source /etc/profile
此时输入conda即可生效conda
二、配置pytorch与CUDA
运用yml文件自动对pytorch和CUDA环境进行配置。
2.1 用yml直接创建激活
创建如下文件，命名为 environment.yml
name: torch
channels:
- peterjc123
- defaults
dependencies:
- python=3.5.5
- pytorch=0.4
- scipy
- pip:
- dominate==2.3.1
- git+https://github.com/pytorch/vision.git
- Pillow==5.0.0
- numpy==1.14.1
- visdom==0.1.7conda env create -f environment.yml
则会自动按照其中要求进行配置与激活。
PS: 吐槽下百度的centOS服务器，一开始连不上网就算了，各种没权限，大文件没法用smb传，上传个文件都要用rzsz。从网上下载任何东西还巨慢。anaconda也不大，下载了整整一下午，下载个安装包，都要巨久，下载一半下不动，一共用了一下午加上一晚上加上一天？想当年在厦大实验室下载安装各种依赖都巨快。Ubuntu14.04安装Anaconda3-2018.12-x86_64 运用Anaconda对python 3.6与tensorflow-gpu与pip环境配置
2.2 安装完成
上步艰难的完成
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
Collecting git+https://github.com/pytorch/vision.git (from -r /home/xingxiangrui/cyclegan_pix2pix/condaenv.qbcmf03z.requirements.txt (line 2))
Cloning https://github.com/pytorch/vision.git to /tmp/pip-req-build-sg80nds7
error: while accessing https://github.com/pytorch/vision.git/info/refs
fatal: HTTP request failed
Command "git clone -q https://github.com/pytorch/vision.git /tmp/pip-req-build-sg80nds7" failed with error code 128 in None
CondaValueError: pip returned an error出现几个done，可能表明已经运行完成，但是仍然有报错，可能跟vision有关。再次吐槽百度的CentOS服务器。
此时已经创建环境：输入 conda env list即可查看，
[[email protected] cyclegan_pix2pix]$ conda env list
# conda environments:
#
base * /home/anaconda3
torch /home/xingxiangrui/.conda/envs/torch激活环境可以用 source activate torch，即可运行配置好torch的环境。
(torch) [[email protected] datasets]$ python
Python 3.5.5 |Anaconda, Inc.| (default, May 13 2018, 21:12:35)
[GCC 7.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>>