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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

🥯Xshell 7配置Anaconda环境

🍈 使用filezilla连接服务器

 🍉pycharm的配置

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

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

GitHub 加速计划 / li / linux-dash
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