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服务器机器学习、深度学习配置

Published Sept. 9, 2020, 1:52 p.m. by kkk

Anaconda安装

安装包下载,默认在当前目录

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

安装:

bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

之后进行安装,一直点enter键直到需要输入yes,待安装完成后,执行:

source .bashrc
(或conda activate)

此时已完成anaconda所有安装

更改pip源路径(可略过)

mkdir .pip
touch .pip/pip.conf
vim pip.conf

pip.conf中输入需要更改的源路径(任选下面一项):

# 豆瓣源
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
trusted-host = pypi.douban.com

# 阿里云源
[global]
index-url=http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple/
trusted-host=mirrors.cloud.aliyuncs.com

# 腾讯云源
[global]
index-url = http://mirrors.tencentyun.com/pypi/simple
trusted-host = mirrors.tencentyun.com

虚拟环境管理

默认为(base)环境

# 退出环境
conda deactivate
# 进入base环境
conda activate
# 查看所有环境
conda env list
# 创建环境
conda create -n 环境名 python=python版本
# 切换到特定环境
conda activate 环境名
# 删除环境
conda remove -n 环境名 --all

添加conda下载源(可略过)

touch .condarc
vim .condarc

输入(中科大源):

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

深度学习框架安装

已配置好CUDA和cuDnn,版本分别为10.2和7.6.5,通过软连接解决了tensorflow版本匹配问题,可正常使用GPU加速。

以下操作默认安装最新版(目前为:tensorflow2.3、pytorch1.6)

Tensorflow

pip install tensorflow-gpu

测试:

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

输出True则说明可使用GPU加速

Pytorch

pip install torch torchvision

测试:

import torch
print(torch.cuda.is_available())

同样,输出True说明可使用GPU加速


配置jupyter lab远程访问

设置密码

ipython
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd() 
Enter password: 
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:xxxxxxx'

保存上面的sha:xxxxxxx具体内容

生成配置文件

jupyter lab --generate-config

此时已在当前目录生成配置文件

vim .jupyter/jupyter_notebook_config.py

写入:

# 设置ip为*,任何IP都可以访问
c.NotebookApp.ip = '*'
# 配置密码,为上面保存的'sha1:xxxx'具体内容
c.NotebookApp.password = 'sha1:xxxx'
# 设置运行时服务器不打开浏览器
c.NotebookApp.open_browser = False
# 设置所使用的端口,注意避免端口占用
c.NotebookApp.port = 8000
# 开启远程访问
c.NotebookApp.allow_remote_access = True

运行

在服务器运行:

jupyter lab

在同局域网电脑上输入地址:ip号:上面设置的端口号,即可打开jupyter lab远程登陆界面,输入设定的密码即可使用。


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