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在Linux服务器上(非root权限)配置anaconda和pytorch的GPU环境
本人小白一枚,加入了导师的课题组之后使用学校的服务器开始炼丹,但是光是配环境就花了好几天,特此记录下。。。。
选择你趁手的工具
链接远程服务器的终端工具有很多,例如xshell等,我选择是的finalshell
下载教程
【FinalShell】折腾小白最爱的国产免费ssh终端工具 - 知乎 (zhihu.com)
下载Anaconda
方法一:
直接在终端输入下面一行代码:
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.02-Linux-x86_64.sh
然后执行安装脚本:
$ bash Anaconda3-2022.02-Linux-x86_64.sh
在Linux中,.sh文件是可以直接执行的脚本,bash+文件名就是运行脚本的命令
方法二:
手动下载对应版本的anaconda,然后上传到服务器上自己的文件夹下,建议新开一个文件夹比如叫 /anaconda
然后在安装文件下再执行安装脚本(bash + 你的安装包的名字)‘
例如:
$ bash Anaconda3-2022.02-Linux-x86_64.sh
安装包的名字一般很长,一个一个敲既费时又容易错,可以敲前面几个字母,然后再按Tab键,后面就自动不全了(如果你的路径没错的话)。
激活conda
在终端安装好了anaconda后数据conda命令发现命令未找到
此时需要激活anacona或者配置环境变量
由于本小白配置环境变量失败,因此使用激活的方法,这个方法麻烦在于每次使用前都需要激活
激活命令
$ source ~/anaconda3/bin/activate
激活成功后可以看见此时路径前面出现了 “ (base) ”环境的表示,这说明我们的anaconda安装新成功了
创建虚拟环境
上面的base环境其实就是一个虚拟环境,但是我们还是要再创建一个环境,在自己创建的环境里面训练,不要在base环境里面,,,你懂的
创建虚拟环境之前先查看自己服务器的的python版本(重要)
创建的虚拟环境的python版本最好和服务器上的一样!
命令如下:
python --version
此时就可以创建3.10版本的conda环境了
conda create -n ffa python=3.10
上面的命令表示我创建了一个python为3.10的,名称为ffa的虚拟环境
可以使用下面的命令查看自己当前有哪些环境
conda env list
最上面的那个 # 号的不用管他
路径前面的 * 表示当前正在使用这个环境
现在切换到ffa环境
conda activate ffa
可以看见路径前面括号里面的内容变成当前环境的名称了
安装Pytorch
本文使用的是GPU版本的pytorch,确保你自己的服务器上可以使用GPU
可以使用下面的命令查看自己服务器显卡支持的最好cuda版本
nvidia-smi
出现上面的表格说明可是使用显卡,上面的cuda Version表示本服务器最高支持的cuda版本
去官网上复制下载命令: PyTorch
(链接需要往下面滑~~~)
服务器一般选择linux操作系统,记住一定使用Conda安装,还有就是注意你的cuda版本不要超了
测试下:
在服务器上输入python,进去python环境
python
依次输入下面的代码
import torch
print(torch.cuda.is_available())
输出True表示配置成功
结束