服务器配置与应用心得,服务器基础环境搭建心得体会

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  环境1概述。连接到server 1.1命令行登录:

  Ssh用户名@服务器IP地址-p端口号,然后输入密码。

  缺点是上传下载文件比较麻烦。

  1.2 FinalShell可配置信息,上传下载文件方便,文件管理可视化。

  二。Pytorch环境配置2.1 conda Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。

  一般先在服务器上安装conda,直接创建个人虚拟环境。

  一个create-n个人环境命名为python=3.7,从而用py hon 3.7版创建了一个虚拟环境。

  激活这个环境:conda激活your_env_name,可以看到环境从base切换到your_env_name。

  退出环境:conda停用

  Conda常用命令:

  检查现有环境conda env列表检查已安装的软件包conda列表更改图像源conda配置-添加通道源地址conda配置-设置show _ channel _ urls是删除环境conda remove-ny our _ env _ name-all 2.2 py torch安装1,

在线安装

  先查一下GPU的CUDA版本号:nvidia-smi(中间没有空格!)

  选择相应的CUDA版本、操作系统等。在pytorch官网,并且会在底部给出命令。

  只需在您的个人环境中直接运行这个命令。如果遇到网络问题,可以考虑换片源。

  以下是其他版本:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/.

  

2、离线安装

  网站:https://download.pytorch.org/whl/cu101

  下面是对应的CUDA 10.1版本。找到相应的torch和torchvison文件下载。

  torch-1 . 5 . 1 Cu 101-cp37-cp37m-Linux _ x86 _ 64 . whl

  torch vision-0 . 6 . 1 Cu 101-cp37-cp37m-Linux _ x86 _ 64 . whl

  比如就这两个,cp37代表python版。

  然后连接服务器,上传这两个文件。激活您的个人环境,并在whl文件所在的路径中使用命令:pip install file name进行安装。

注意:torch和torchvison的版本也有对应关系。

  

3、测试

  首先进入你的环境,进入python启动python解释器,然后依次进入。

  Import torch.cuda.is _ available()显示为True,您就完成了,表明您可以利用GPU了。

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