xshell的使用以及远程配置服务器的anaconda环境的说明

慈云数据 2023-07-22 网络资讯 651 0

关于使用实验室显卡的环境配置

xshell安装

首先说明xshell提供了一个界面,用来远程连接实验室的服务器。以后需要运行代码的话,就可以使用实验室的1080ti显卡。李昂师哥给每个新生都配备了一个账号,所有人都可以使用。

以下是xshell的安装过程:

1.xshell的下载

下载链接,在页面填写姓名和邮箱就可以了。安装过程比较简单,一直点击下一步就行了。

2.xshell的配置。

进入xshell点击新建,然后做如下配置:

(主机ip和端口号放在了群里)

主机ip和端口号在群里

点击链接之前要先保证电脑连的是校园网,不然会失败。

然后再点击连接, 用户名是自己名字的首字母小写,密码是自己姓名的全拼音,就可以连上了。连上后就可以使用Linux的指令操作了。

最后:可以查看一下自己的文件列表:

在xshell中,点击查看,再点击文件管理器。就可以看见自己的所有文件。

anaconda安装 下载anaconda和winscp

安装好xshell之后,推荐使用清华源来安装anaconda(推荐下载这个:Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh),速度会快很多,下面先补充一个软件winscp,因为权限不够,不能直接使用rz命令,把自己在windows中下载的linux的ananconda安装包上传到服务器,所以下载一个winscp来实现自己电脑和服务器之间的文件传输。具体教程可见这个链接:

winscp安装和使用教程

(或者你可以不使用winscp,直接把文件复制粘贴到xshell的文件管理器区域,不一定成功。)

云端环境配置_云环境搭建_云服务器环境配置软件

anaconda安装

在Xshell中输入命令:

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

然后等待安装即可。在安装的过程中,会提示(yes or no)统一yes,安装完毕后,在你自己的家目录会出现一个名为anaconda3的一个目录文件,这就证明安装完成了。

配置环境

就只有两行代码:

1.在xshell中 cd 到anaconda3/bin 的位置下,输入命令:

echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

2.再输入激活命令source ~/.bashrc更新便生效。

此时会发现在命令行的前面出现了(base)

然后使用 cd / 切回到自己的根目录就可以使用python的指令了。

比如使用ipython指令就可以查看自己python的版本信息

补充一点:

以后链接服务器时都会有(base),因为通过上面的配置的文件,在我们打开终端的时候自动 执行了 conda activate base 命令。

配置pytorch环境

首先还是使用清华源来操作,输入以下的四行代码,一定要注意顺序,不要输错了:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

云环境搭建_云端环境配置_云服务器环境配置软件

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

然后结束环境的下载了,自己并没有在base环境下安装pytorch,而是创建了一个基于python 3.8版本的pytorch环境,方便以后切换不同的环境。使用下面的代码创建环境。

conda create -n pytorch python=3.8 

等创建完成后,然后激活这个环境:

conda activate pytorch

ps:使用conda activate base可以切回到base环境下。

终于到最后一步了,就是安装pytorch

使用这条代码就可以了:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 

整体的安装就完成了,最后测试一下自己的pytorch环境:

输入conda --version来查看conda的版本。

输入以下代码:

python

import torch

torch.cuda.is_available()

当返回的结果为True时,说明正确配置了环境。

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