如何在服务器上配置深度学习环境

最近做毕业设计&＃xff0c;需要利用实验室的服务器&＃xff0c;远超登录并且配置服务器环境。记录一下比较完整的配置流程。

ssh远程登录与文件传输

我的电脑是windows的&＃xff0c;主要讲解一下windows的登录方式。我使用的是Xshell 7进行ssh登录的&＃xff0c;ssh登录的软件很多&＃xff0c;选择一个即可。文件传输我是使用Xftp 7登录的。这两个可以在官网通过邮件下载。然后通过IP地址、用户名和密码即可登录。

在指定位置anaconda安装

anaconda能很方面的进行包管理&＃xff0c;所以需要在服务器上安装anaconda。由于服务器的anaconda默认安装地址磁盘空间满了&＃xff08;这个折腾了好久&＃xff0c;安装torch快完成的时候报错空间不足&＃xff09;&＃xff0c;询问了同学&＃xff0c;发现anaconda可以指定安装位置。通过Linux的df -h指令查看磁盘空间情况&＃xff0c;在空间较大的地方安装anaconda。

1. 首先在清华镜像上下载anaconda&＃xff0c;选择对应版本&＃xff08;服务器系统是Linux的&＃xff0c;所以我下载的是Linux版本的&＃xff09;。 清华镜像地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
2. 然后在Xshell中登录后&＃xff0c;输入如bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

然后按照步骤安装anaconda&＃xff0c;在系统提示安装位置时&＃xff0c;输入指定安装位置即可&＃xff0c;

&＃xff08;注意&＃xff0c;目标路径里的aconda3文件不要自己创建&＃xff0c;不然会报错&＃xff09;

然后即可安装成功。可使用conda activate激活环境&＃xff0c;使用conda create -n envs_name建立环境。

安装torch环境

利用官网安装torch太慢&＃xff0c;我们可以指定镜像源。

我们可以利用如下指令查看当前的源

conda config --show channels


然后加入清华镜像源&＃xff0c;指令如下

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes


然后&＃xff0c;我们要删除默认的镜像源&＃xff0c;指令如下&＃xff1a;

conda config --remove channels 通道名称
例如
conda config --remove channels defaults #删除默认通道


再使用conda config --show channels指令就可以看到如下界面&＃xff1a;

在官网中&＃xff0c;我们可以生成安装torch的指令&＃xff0c;如下&＃xff1a;

其中&＃xff0c;我们要把后面的-c pytorch删除&＃xff0c;不然依然会指定从torch官网下载。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit&＃61;10.2


至此&＃xff0c;torch环境安装完成。

对于其他的环境包&＃xff0c;我们可以通过如下指令安装&＃xff08;指定了清华源&＃xff0c;我不指定就报错了&＃xff09;

conda install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xxx包


检测torch安装是否成功

在ssh中依次输入如下指令进行验证