linux远程服务器怎么创建环境？怎么把已有服务器的环境复制到新的服务器上？

搭建服务器的环境分为两种，因为我们的服务器都是安装了anaconda的，所以下面是基于安装了anaconda

一、之前用过linux服务器，现在要使用新的服务器，这样的话可以将之前的环境转移到新的服务器上

分为两种情况

1、若新的服务器可以连接外网：可以使用conda export导出整个环境到一个yaml文件，然后在新服务器安装即可（这种方法相对简单，如果没有联网但是想使用这种方法可以使用代理，也可以实现）

设置代理可以参考：服务器没有连接网络怎么配置环境下载库和包-CSDN博客

2、若是新的服务器不能连接外网，则需要我们使用conda pack手动打包迁移到新的服务器（这种方法有缺点就是如果你原来的环境有使用过pip指令安装的就会冲突）

二、之前没有使用过linux服务器需要自己创建新的环境

那么接下来我们就开始一起配置吧

一、打包环境到新服务器

前期准备工作

查看旧服务器有哪些环境，登录ssh终端，然后使用下列命令即可查看，自己的账号下的环境有哪些

conda env list

或者

conda info –envs

这两个都可以，就可以看到如下的输出

* 符号表示当前激活的环境。

环境的路径会显示在每个环境的名称旁边，通常位于 anaconda3/envs/ 目录下。

1.conda export方法，在新服务器联网下载

设置代理给服务器联网参考：服务器没有连接网络怎么配置环境下载库和包-CSDN博客

以打包TF环境为例：

第一步：激活你要导出的环境（以 TF 为例）：

conda activate TF

第二步：导出环境配置到 YAML 文件：

conda env export –name TF > TF_environment.yml

第三步： 将导出的 TF_environment.yml下载到本地然后上传到新服务器的目标路径

第四步：在新服务器上创建虚拟环境：

conda env create -f /home/01/TF_environment.yml
## home/01是我的账号路径

这会根据 TF_environment.yml 中的配置创建相同的 TF 环境。

第五步：激活并验证环境

conda activate TF
conda list

2.conda pack打包环境，在新服务器上解压手动配置

以打包TF环境为例：

第一步：激活环境

conda activate TF

第二步：打包环境

conda pack -n TF -o TF_env.tar.gz

你就可以在你账号下的目录里找到了

第三步：将打包好的环境下载都本地，然后再上传到新的服务器上的目标路径

第四步：在新的服务器上解压并创建环境

cd /home/01 # home/01是我的账号路径
tar -xvzf TF_env.tar.gz

第五步：克隆并创建环境

conda create –name TF –clone /home/01/TF #注意更改路径

第六步就可以激活环境了

conda activate TF

检查环境是否配置成功： 确认环境是否激活成功：

conda list

打包的时候可能会出现以下错误

这个错误表明 conda 环境中的一些包（如 six）存在冲突或被 pip 覆盖，导致环境的不一致。具体来说，conda 和 pip 在同一个环境中安装了相同的包，可能会出现问题，特别是当 pip 卸载或覆盖了由 conda 管理的文件时

移除 pip 安装的冲突包： 如果发现某些包既通过 conda 又通过 pip 安装，可以使用以下命令卸载 pip 安装的包，以避免冲突。例如，卸载 six 包：

pip uninstall six

重新安装冲突包： 卸载 pip 安装的包后，你可以确保通过 conda 安装所需的包。例如：

conda install six

解决包冲突后重新打包

conda pack -n TF -o TF_env.tar.gz

小tips:如果你需要使用jupyter 那么需要确保每个环境中都创建了内核，这样就可以在jupyter里进行选择了

• 激活你的 PyTorch 环境： 首先，激活你想要使用的 PyTorch 环境：

conda activate pytorch

• 安装 ipykernel： 在激活的 pytorch 环境中，安装 ipykernel，这是 Jupyter 的内核支持：

conda install ipykernel

• 添加 PyTorch 环境为 Jupyter 内核： 使用以下命令将 pytorch 环境添加为 Jupyter 内核：

python -m ipykernel install –user –name pytorch –display-name "Python (PyTorch)"

• –name pytorch 是为内核指定一个名称。
• –display-name "Python (PyTorch)" 是 Jupyter 中显示的名称，你可以根据需要修改。
• 按照这个步骤给其他环境都创建好就可以在jupyter里选择了
• 启动 Jupyter： 激活好环境并安装好内核后，可以启动 Jupyter Notebook：

二、创建新的环境

创建一个新环境

接下来，创建一个新的conda环境，并激活它。你可以命名为pytorch，并指定Python版本为3.9：

conda create -n pytorch python=3.9
conda activate pytorch

激活新环境

激活新环境时：

conda activate pytorch

安装依赖

接下来按照之前的步骤安装PyTorch及其他依赖项：

python3 -m pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
python3 -m pip install pytorch_lightning==1.6.4

然后继续安装你需要的包就可以，然后就可以运行啦

完成配置！！！

如果需要使用jupyter的话记得安装 ipykernel，并添加 PyTorch 环境为 Jupyter 内核