速通~腾讯云学生gpu服务器安装TensorFlow
学生优惠是80/月
选的是ubuntu 18 lts,广州三区没资源了那就选广州六区。
进入实例后,第一步是看显卡驱动有没有安装。显示已安装,但是!。。这是第一个坑,要留意到tesla t4只支持到cuda的11.2。
开始安装cuda(网址)
选runfile(local),安装过程要看一下这个官方介绍。为什么,因为踩雷是不可避免的,早做准备吧…
下载好了要查看文件完整性,因为wget莫名其妙卡在85%的进度就结束。
另外,还是在cuda环节,附上腾讯云官方的教程腾讯云教程
好了,来装cudnn,官网在这cudnn官网
强烈吐槽现有的教程,都是些什么远古教程啊…最新的cudnn已经是deb文件了,直接一个下载下来然后运行就行了。我是在本地机Windows里下载的,通过winscp上传到云。winscp下载地址为winscp的地址
anaconda的安装环节,别整那些什么清华源下载了…直接官网下载最新的sh文件拖到winscp上传就完事了。但是,anaconda的安装涉及到权限问题,又踩坑了…
解决方法vim /etc/environment
添加:/home/ubuntu/anaconda3/bin
(按i进入编辑模式,按esc然后光标指向具体字母按x删除。按esc然后冒号然后输入wq保存并退出)
开始安装TensorFlow
conda create -n tensorflow python=3.9
source activate tensorflow
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ tensorflow==2.5.0
(
若是安装pytorch:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
conda create -n pytorch1110 python=3.6
source activate pytorch
)
验证pip list
导入虚拟环境source activate tensorflow
新建一个hello.py文件
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
终端代码是vim hello.py
python hello.py
其实现在已经弄好环境了,但是太简陋,就连浏览器都没有。一开始想在pycharm远程连接服务器的anaconda,但是因为在第三步给自己挖的坑:/home/user/ 目录下root权限执行,导致连接起来非常麻烦。捣鼓了一圈干脆用本机浏览器访问服务器的jupyter notebook好了。
更详细见这个教程本机浏览器连接服务器的jupyter
jupyter notebook --no-browser --port=8889 --allow-root
注意,–allow-root依然是填坑填第3步的坑。
本机操作:
ssh -N -f -L localhost:8888:localhost:8889 ubuntu@ip
本机浏览器输入localhost:8888
另外补充:
这么直接拉取连接很可能凉凉。要加入这两行代码。更详细见:朱庇特的使用
conda install nb_conda
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
少数情况下要用到tf 1.0版本,但此教程用的是tf 2.0,故:
第一步:
导入Tensorflow时使用import tensorflow.compat.v1 as tf
代替import tensorflow as tf
第二步:
执行tf.disable_eager_execution()
禁用Tensorflow2 默认的即时执行模式。
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