使用学校的服务器跑深度学习
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🌠本阶段属于练气阶段,希望各位仙友顺利完成突破
📆首发时间:🌹2022年12月2日🌹
✉️希望可以和大家一起完成进阶之路!
🙏作者水平很有限,如果发现错误,请留言轰炸哦!万分感谢!
目录
引入:
终于不用花钱租服务器了,还记得上一个项目的进行花了我几百的服务器的费用,还好最近向学校申请了服务器。下面我将以filezilla和pycharm和Xshell 7这个三个软件,教大家如何远程跑深度学习(以YOLOv5版本为例)
常用SSH客户端介绍:
SSH 为 Secure Shell 的缩写,是目前较可靠,专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。利用 SSH 协议可以有效防止远程管理过程中的信息泄露问题。
我们做计算的人,每天都需要与linux服务器打交道,有很多人直接使用linux系统,比如ubuntu和centos等。但是也有很多人不喜欢linux系统,虽然它对于做计算很方便,但是对于日常办公软件的支持极差,比如QQ、微信、office等。这个时候SSH客户端应运而生,它的作用就是帮助我们在windows下去连接并操作linux服务器。
🥯Xshell 7配置Anaconda环境
1.Xshell 7连接服务器
2.查看该服务器上GPU的版本信息
nvidia-smi -L
此时,我找到了服务器的GPU的信息,Tesla T4
nvcc -V 看一下cuda版本,这个才是准的,可以看到我服务器cuda的版本是11.1.
3.安装Anaconda3
下载Anaconda
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
安装
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
输入 yes
继续点击 Enter
输入 yes,添加环境变量
输入 no
生效配置
source ~/.bashrc
查看是否生效
conda -V
4.安装对应版本的pytorch
在pytorch官网:pytorch官网找到其对应的命令并修改。
main / nightly main / nightly >=3.7, <=3.9 torch torchvision python 1.10.2 0.11.3 >=3.6, <=3.9 1.10.1 0.11.2 >=3.6, <=3.9 1.10.0 0.11.1 >=3.6, <=3.9 1.9.1 0.10.1 >=3.6, <=3.9 1.9.0 0.10.0 >=3.6, <=3.9 1.8.2 0.9.2 >=3.6, <=3.9 1.8.1 0.9.1 >=3.6, <=3.9 1.8.0 0.9.0 >=3.6, <=3.9 1.7.1 0.8.2 >=3.6, <=3.9 1.7.0 0.8.1 >=3.6, <=3.8 1.7.0 0.8.0 >=3.6, <=3.8 1.6.0 0.7.0 >=3.6, <=3.8 1.5.1 0.6.1 >=3.5, <=3.8 1.5.0 0.6.0 >=3.5, <=3.8 1.4.0 0.5.0 ==2.7, >=3.5, <=3.8 1.3.1 0.4.2 ==2.7, >=3.5, <=3.7 1.3.0 0.4.1 ==2.7, >=3.5, <=3.7 1.2.0 0.4.0 ==2.7, >=3.5, <=3.7 1.1.0 0.3.0 ==2.7, >=3.5, <=3.7 <=1.0.1 0.2.2 ==2.7, >=3.5, <=3.7
复制这一段命令,改成自己需要的版本。
或者点击下面的,previous version去找与自己cuda版本适配的torch
我的cuda是11.0的
Previous PyTorch Versions | PyTorch
# CUDA 11.0 pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
🍈 使用filezilla连接服务器
当前路径是我项目的路径,后面在pycharm的地址映射也要注意。
🍉pycharm的配置
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