pycharm遠(yuǎn)程連接服務(wù)器運(yùn)行pytorch的過程詳解
Linux部署pytorch
背景介紹
不同的開源代碼可能需要不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境和版本，這時(shí)候的確體現(xiàn)出Anaconda管理環(huán)境的好處了，分別搞一個(gè)獨(dú)立環(huán)境方便管理。
有的教程建議選擇較舊的版本，但筆者建議在條件允許的情況下安裝最新版，本次是打算使用擴(kuò)散生成庫(kù)diffuser庫(kù)，但在torch1.13+cu117版本下會(huì)報(bào)類型錯(cuò)誤，多虧有ai，很快定位到了是torch版本過低問題，但更新的torch也需要更高版本的cuda，因?yàn)榉?wù)器不是筆者自己在用，貿(mào)然升級(jí)cuda可能爆發(fā)組內(nèi)矛盾，所以順路也解決了虛擬環(huán)境內(nèi)如何安裝cuda的問題。
Anaconda安裝
本次服務(wù)器上已有Anaconda，有關(guān)方法可見Linux服務(wù)器上安裝Anaconda，大致步驟是到官網(wǎng)查找需要的版本連接，使用wget方法下載，安裝后添加環(huán)境變量。
Linux安裝pytorch
剩下方法與Windows中安裝pytorch幾乎完全一樣，conda create -n 環(huán)境名 python=3.9創(chuàng)建conda環(huán)境后，到pytorch官網(wǎng)找合適的版本下載。
安裝時(shí)注意版本即可，服務(wù)器虛擬環(huán)境中輸入命令后即可順利安裝。
虛擬環(huán)境安裝cuda
參照安裝cudatoolkit，首先使用conda actviate 環(huán)境名進(jìn)入先前創(chuàng)建的環(huán)境，出現(xiàn)下圖前綴變換說(shuō)明切換成功：
先使用nvidia-v查看本機(jī)的顯卡信息：
后續(xù)下載安裝的cuda版本不能高于該CUDA版本，使用conda search cudatoolkit查找可以安裝的cuda版本：
查找到想要的版本后，直接在當(dāng)前環(huán)境使用conda install cudatoolkit=11.8.0安裝即可。
到此服務(wù)器的虛擬環(huán)境中已具有pytorch+cuda全部所需條件。
pycharm連接服務(wù)器
Linux系統(tǒng)無(wú)可視化界面，更無(wú)編程所需的IDE，使用IDE遠(yuǎn)程連接服務(wù)器編程十分必要，實(shí)現(xiàn)的方式也多種多樣。
文件選項(xiàng)內(nèi)遠(yuǎn)程開發(fā)就有選項(xiàng)，通過ssh連接
但該方法筆者還沒成功，涉及證書問題，不過發(fā)現(xiàn)了另外一種方法，可用ssh連接遠(yuǎn)程服務(wù)器的解釋器，使用如下步驟即可：
大致原理為使用ssh協(xié)議將本地文件上傳到服務(wù)器上，服務(wù)器執(zhí)行文件后結(jié)果返回給pycharm，服務(wù)器端的文件位置可通過同步文件夾選項(xiàng)設(shè)置。
執(zhí)行代碼
import torch print(torch.__version__)
得到如下輸出說(shuō)明實(shí)驗(yàn)成功：
總結(jié)
以上就是pycharm遠(yuǎn)程連接服務(wù)器運(yùn)行pytorch的過程詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于pycharm遠(yuǎn)程連接運(yùn)行pytorch的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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