做企业的网站都要准备什么东西,个人如果做网站赚钱吗,最新新闻热点事件时评,惠州免费网站建设服务器机器学习环境搭建
1 服务器与用户
在学校中#xff0c;我们在学校中是以用户的身份进行访问学校的服务器的。整体框架大致如下#xff1a;
我们与root用户共享服务器的一些资源#xff0c;比如显卡驱动#xff0c;Cuda以及一些其他的公共软件。
一般情况下#…服务器机器学习环境搭建
1 服务器与用户
在学校中我们在学校中是以用户的身份进行访问学校的服务器的。整体框架大致如下
我们与root用户共享服务器的一些资源比如显卡驱动Cuda以及一些其他的公共软件。
一般情况下只有root用户才有权力管理公共资源。比如Cuda的安装更新等等。
普通用户可以进行使用这些公共资源。
其中公共资源当中有些资源比如Conda的版本和Python的版本与自己所需要的版本不一致的话就需要自己重新去安装符合自己版本的Conda和Python版本。 2 申请账号
root管理员账户可以添加用户。创建成功后可以有自己对应的文件夹用户在自己对应的文件夹中进行操作。
root添加账号操作的命令 useradd newuser
3 用户连接终端SSH命令
通过SSH可以连接到远程终端然后就可以在远程服务器上进行对应的操作。
命令
ssh username服务器ip地址4 linux安装配置环境
一般来说现在都是使用Anaconda来进行配置机器学习的实验环境。
4.1安装AnaConda
Anaconda 简介
Anaconda官方网站就是可以便捷获取包且对包能够进行管理同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
因为我们可能不仅仅只是需要跑一个实验不同实验的对于第三方库要求可能不一样比如有些需要Pytorch有些不需要有些需要Pytorch比较新的版本有些论文又比较旧如果只有一个环境的话就需要卸载重装。而Anaconda可以根据需要配置不同的环境。
4.1.1 下载anaconda的安装包
这里我们需要在官网上查找自己需要的版本地址链接在下面: https://repo.anaconda.com/archive/ 这里以我自己安装的版本为例 https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh 这是我选择的版本然后我们在控制台输入这句话 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh 下载完正常显示为 如果没有问题报错就可以进行下一步4.1.2操作。
4.1.2 安装anaconda的安装包
设置文件权限下载完成后你需要给下载的文件添加可执行权限。你可以使用下面的命令来改变文件权限 chmod x Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh 2.运行安装程序然后你可以运行下面的命令启动 Anaconda 的安装程序 bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh按照提示进行安装
一般会出现如下图 **3.点击Enter键(回车键)*此时显示Anaconda的信息并且会出现More一直按Enter直到如下图所示: 4.输入yes:出现如下界面 5.输入Enter回车键:出现如下界面
建议输入yes 安装程序会询问是否将anaconda添加到PATH环境变量中。如果要在命令行中使用conda和anaconda则建议选择此选项。 7. 重新启动shell或者使用bash命令加载配置
在安装 Anaconda 后它会自动将相关的环境变量添加到 shell 的配置文件中如 .bashrc 或 .zshrc。但是这些环境变量只会在重新打开终端或重新加载 shell 配置后生效。
source ~/.bashrc8.完成安装以及检测是否安装成功
打开新的终端后进入自己的文件夹目录下输入anaconda -V注意a要小写V要大写conda -V ,显示版本信息若显示则表示安装成功。
4.2 Anaconda 安装 Pytorch
4.2.1 创建虚拟环境
conda create -n myapp python3.84.2.2 激活环境
使用下面这条命令激活环境
conda activate myapp4.2.3 检测环境是否安装好:
conda info --envs显示如下 4.2.4 选择适合自己的pytorch版本
官方链接:
https://pytorch.org/通过以下指令查看当前linux服务器cuda版本
nvcc --version在官网中找到适合自己的版本进行安装
# CUDA 10.1
pip install torch1.8.1cu101 torchvision0.9.1cu101 torchaudio0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html4.2.5 测试是否安装成功
输入python进入到python编辑输入以下代码进行检测是否安装成功
import torch# 检查PyTorch版本
print(PyTorch版本:, torch.__version__)# 检查CUDA是否可用
print(CUDA是否可用:, torch.cuda.is_available())测试结果为 安装成功
