python部署记--机器学习linux部署踩坑

安装anaconda。下载linux版本的anaconda。上传到服务器上：
Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

抛错： The version of GLIBC is no longer supported. 无法安装，安装glibc高级版本即可。下载安装gclib2.17

再次安装Anaconda, chmod +x Anaconda3-2011.11-Linux-x86_64.sh

Conda 安装成功，提示：conda config —set auto_activate_base false 以便禁止开机启动conda的基础环境。

Conda 安装tensorflow： conda install tensorflow （2.17）

Conda create -n ml_py_hxssq python=3.9 ==>conda activate ml_py_hxssq , conda deactivate (是不是应该先安装虚拟环境再安装tensorflow？)

Conda install tensorflow (果然需要再安装一遍...但是已经快多了)

conda install --yes --file requirements.txt (hydra安装失败)

发现 sanic-openapi 没有安装成功，conda install sanic-openapi 失败，没有源，使用pip install sanic-openapi 成功。

pip install hydra-core 成功。

conda install python=3.8

pip install matplotlib

Pip install object_detection

Pip install pytesseract

一直不成功。conda remove ml_py_hxssq 删除整个环境。重新安装。

Conda create -n ml_py_hxssq

在客户端，pip freeze>./requirements.txt

上传到服务器端。

解决pip安装软件特别慢的问题：

Cd ~/

Mkdir .pip

Vim pip.conf

[global]

timeout = 10 # 超时

index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 第一源

index-index-url = http://pypi.douban.com/simple/ # 第二

[install]

trusted-host =

　　mirrors.aliyun.com

　　pypi.douban.com

Pip3 install -U -r ./requirements.txt