实验室服务器机器学习环境搭建(远程连接服务器 anaconda和tensor flow)
实验室服务器环境搭建
- 背景
- 通过VPN远程连接服务器
- 下载anaconda
- tensorflow 搭建
背景
本人今年大四保完研,研究生导师要求在对方学校做毕设,这两天在倒腾实验室服务器环境,下面是我配置环境的整个流程。比较长,可以选择性观看。
通过VPN远程连接服务器
由于在本校呆的时间较多,因此连实验室服务器时需要通过VPN连接,首先你需要有对方学校的网关账号,然后可以下载EasyConnect进行连接,可以直接百度下载,下载完成后打开输入VPN地址,和网关账号密码后连接
如果连接成功,可以查看连接状态
连上VPN以后,开始连接服务器,可以用命令行ssh连接或者其他Xshell等软件进行连接,具体可以百度,但我用的是远程桌面连接,Windows自带的就可以,mac需要下载软件,有很多可选的,我用的是Microsoft Remote Desktop
下载安装完成后打开,新建连接
下载anaconda
服务器连接完成后,就开始安装环境了,首先安装的是anaconda,在清华镜像站选择需要下载的版本
下载到本地电脑(非服务器)后,在本地打开终端使用命令行scp将下载的文件上传到服务器
scp [本地文件完整路径] [服务器中你的账户名]@[服务器地址]:[服务器端你要将文件放入的路径]
如果不清楚,可以直接百度scp命令
将下载的anaconda镜像传到服务器后,转到服务器anaconda所在的位置,在该处打开终端。用
base Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
进行安装,base后是你下载的文件名称
后面一路yes就可以,如果不需要vscode最后一个输no就行。
验证是否安装成功
在终端输入anaconda,如果出现如下图所示命令,则代表安装成功
如果显示无法找到命令
说明环境变量未配置好,这时候需要对~/.bashrc文件进行修改,在终端通过
vim ~/.bashrc
打开配置文件,在最后添加语句
export PATH=/home/XXX/anaconda3/bin:$PATH
最后输入如下命令,更新配置文件即可
source ~/.bashrc
anaconda换源
之所以要进行换源是因为官方自带的源速度特别慢 |
---|
下面是换为清华镜像的命令 |
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ |
conda config --set show_channel_urls yes |
输入这两行命令即可换源成功。
请注意换源后,一旦更新库更新库会把所有的库在更新一遍。
换源成功后输入如下命令进行更新
更新所有库 conda update –all |
---|
更新 conda 自身 conda update conda |
tensorflow 搭建
CUDA-9.0+CUDNN7+tensor flow1.5.0
下面的操作都在服务器终端
在安装之前一定要清楚 tensorflow的各个版本支持哪些CUDA和CUDNN版本,最好先百度清楚,如果版本下错了,会比较麻烦。
我们实验室服务器之前已经有了CUDA9和CUDNN7,我需要做的是在~/.bashrc中加入环境变量,在终端
vim ~/.bashrc 按 i 进行编辑,在末尾加入一下三行命令
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
按esc后按 :wq 回车退出后在终端
source ~/.bashrc 让其生效
清楚自己要下载的tensor flow版本之后可以进入清华镜像站
在终端输入输入网站提示的 pip install 命令安装即可
等待安装完成后,验证
用清华镜像网站安装tensor flow是最简便的方式,但是之前一定要选择正确的安装版本,如果版本不正确会出现错误
上面就是最典型的版本错误,就是不支持CUDA和CUDNN版本
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