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Linux使用集群服务器查看已安装conda环境，且环境名无显示、系统环境混乱等问题

news 来源：原创 2025/5/25 16:30:16

一、问题

在使用集群服务器前可以查看导入，module load不需要安装。我都是自己重新下载Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh，然后安装，导致混乱。下面是情况
1.创建的环境名跑到目录下了
在这里插入图片描述
2.多个base,且有个base无显示

二、解决办法

1.删除所有Anaconda3 文件夹及其相关环境变量

(1)停用当前的 Anaconda 环境：

conda deactivate

(2)删除 Anaconda3 文件夹：一般而言，Anaconda3 会被安装在 ~/anaconda3 路径下，你可以使用如下命令将其删除：

rm -rf ~/anaconda3

(3)从环境变量里移除 Anaconda 的路径:编辑 _/.bashrc、/.bash_profile 或者 ~/.zshrc 文件，删除其中和 Anaconda 有关的路径设置。你可以使用如下命令编辑文件：

nano ~/.bashrc

（4）出现新窗口，我的在最底下，找到这部分全部删除

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/user/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/user/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/user/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/home/user/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

（5）保存文件和退出编辑器：按下 Ctrl + O 组合键，nano 编辑器底部会显示 “File Name to Write” 提示，这意味着要你输入文件名，默认是当前正在编辑的文件名，你直接按 Enter 键就能保存文件。在完成文件保存之后，按下 Ctrl + X 组合键，就可以退出 nano 编辑器。
按下 Ctrl + O 保存文件。
按 Enter 键确认文件名。
按下 Ctrl + X 退出编辑器。

（6）保存文件后，运行以下命令使修改生效

source ~/.bashrc

2.重新安装，不需要下载安装包，在集群了搜索相关conda的命令

module load 是用于在 HPC（高性能计算）环境中动态加载和卸载软件模块的命令.

（1）列出所有可用的软件模块

module avail

执行该命令后，终端会显示一个列表，其中包含了所有可用的软件模块及其版本信息。你可以在列表中查找与 Anaconda 相关的条目，例如 anaconda/2023.09 ，这就表示 Anaconda 2023.09 版本是可用的。
（2）过滤查找 Anaconda 模块-直接查找conda相关的

module avail | grep conda
#显示结果
anaconda3/202309                                          libxml/2.11.0-gcc-11.4.0
autoconf/2.72                                             miniconda3/202409

3.导入任何一个模块

module load tmux miniconda3

一切正常

[CN ~]$ module load tmux miniconda3
[CN ~]$ conda info -e
# conda environments:
#
base                     /APP/miniconda3/20240923
scorpios                 /APP/miniconda3/20240923/envs/scorpios

4.后面就使用导入miniconda3安装其他环境，同样命令conda开头，系统配置好环境。

5.如果不知道服务器终端安装虚拟环境以及库，可参考之前文章。2篇参考

使用MobaXterm连接服务器并利用Anaconda进行安装pytoch框架跑深度学习模型（使用学校服务器+显卡进行深度学习）

机器学习模型算法代码需要在环境中安装的库和包