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使用:pycharm版本2020.1.4,python3.6,cuda9.0,conda4.5.4;file transfer功能使用了FileZilla。
远程服务器上建立独立开发环境以及安装pytorch等安装包,可以使用pycharm连接服务器在服务器terminal进行操作,也可以使用MobaXterm连接服务器进行操作,本文仅对pycharm方法进行说明。
1. 连接服务器
1. pycharm顶端任务栏寻找Tools —> Deployment —> Configuration.
- 左上角有添加符号 + ,输入自己用户名;
- Connection的界面,type选择SFTP,目前2020.1.4pycharm在connection界面没有SSH configuration的细节内容(host/host/user name/password),需要自己点开SSH Configuration进行添加;添加之后可以Test Connection:
- Mapping界面也填好Deployment path
- OK
2. 再次顶端任务栏Tools —> Start SSH Session
此时pycharm terminal除了local terminal之外还出现另外一个服务器的terminal,在这个服务器terminal中可以进行后续操作。
2. 安装anaconda
1) 在官网或者清华镜像站下载anaconda3
清华镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
Anaconda installer archive: https://repo.anaconda.com/archive/index.html
2) 下载好后,使用FileZilla上传到服务器目标文件夹
注意pycharm连接好服务器后也可以将本地文件上传到服务器目标文件夹中,选中文件右击选择Deployment–>Upload即可。
3) 使用已经连接好服务器的MobaXterm或者pycharm目标服务器的terminal安装anaconda
在文件目录下执行:
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
bash后面要对应下载的anaconda的文件名;安装过程中对于Proceed一直确认yes即可。
注意:在安装过程中有一个问题是询问是否加入环境变量,问题大概是:Do you wish the installer to prepend Anaconda3 install location to PATH in your /home/(your directory)/.bashrc ? [yes|no]
记得填yes,不然后续还要再单独添加一遍环境变量。
4)验证是否安装成功:
在终端输入anaconda:
以上命令代表安装成功。
3. 创建虚拟环境
1. 可能会出现的小问题
安装好anaconda之后可以开始使用conda安装包创建自己的独立开发环境,如果使用conda安装命令一直出现问题。
1. 显示无法找到命令,conda:command not found
环境变量导致的问题,使用命令:
vim ~/.bashrc #打开配置文件
export PATH = /home/xxxx/anaconda3/bin:$PATH
source ~/.bashrc
2. 之前对conda进行过换源操作,换源过后conda相关命令无法使用:
最简单粗暴的做法,删掉之前的所有源,只保留官方默认的源:
vim ~/.condarc #这一步可以先查看配置文件,看到添加过的源
conda config –remove-key channels #这条命令可以帮助恢复到默认源
2. 创建环境
连接好服务器后,可以先使用指令conda env list查询环境,
conda env list
例如:
>>> xxxx.node : ~$ conda env list
#conda environments:
#
base */home/xxx/anaconda3
应该大多数都只有base这一行,base这一行是默认的环境,并不是自己独立的虚拟环境,要创建独立的开发环境可以使用:
conda create -n python36 python=3.6
其中python36是我的环境名,后面是python的版本,这段命令建立了一个名为python36的python版本3.6的开发环境。
安装结束后,可再次检验conda环境,在base下面会出现两行,第二行就是刚刚创建的新的环境。
安装pytorch前最后一步就是使用命令 conda activate xxx 激活刚刚创建的新环境:
>>> xxxx.node : ~$ conda activate xxx
xxx是新的环境的名字 例如:conda activate python36
激活成功之后,可以看到命令行的开头多出一个(python36):
>>> (python36)xxxx.node : ~$
此时如果再次查询conda环境,会发现之前在base那一行出现的星号 * 此时出现在新环境python36这一行。
4. 寻找并安装合适版本的pytorch
检查conda/cuda版本:
>>> (python36)xxxx.node : ~$ conda –version #检查conda版本
conda 4.5.4
>>> (python36)xxxx.node : ~$ nvcc -V
最后一行就是cuda的版本,cuda9.0 V9.0.176,在官网上找到匹配的pytorch安装即可;Get started里面找不到的话,去Previous Version里面可以找到需要的。
例如:
>>> (python36) xxxx.node:~$ conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
安装好之后,如果想查看pytorch对应的cuda:
>>> (python36) xxxx.node:~$ python
>>> import pytorch
>>> print(torch.version.cuda)
最后使用两条指令,查看服务器GPU是否能被pytorch调用:
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
返回为True就可以了!!!
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