服务器配置Anaconda环境+CUDA+pytorch环境+VScode远程连接服务器(自用版)

1.安装Anaconda

这里直接引用b站,可以只看前半部分anaconda的安装AI入门测试01-腾讯云服务器上购买带GPU的ubuntu系统并安装anaconda和pytorch

2.配置CUDA+CUDNN

csdn上有一篇很好的教程:

Linux 服务器下非root用户安装CUDA完整流程(多次踩雷经验总结)

3.vscode连接服务器

笔者这里分别试过pycharm和vscode 连接远程服务器,强烈推荐vscode连接远程服务器,不仅简单方便,而且还不用担心文件上传不同步的文件。

vscode连接远程服务器(傻瓜式教学)

注意如果连接失败的话,注意看一下端口号是否没有配置,可以在配置文件中配置上端口号:

在config文件中加一行 Port XXX(端口号)

也可以查看这个bilibili这个视频:

如何使用vscode连接服务器跑深度学习

vscode之前还好好的,怎么就突然连接不上了!

报错:尝试写入管道不存在

解决方法:

1.本地的C:\Users\user\.sshknown_hosts的原服务器信息全部删掉,然后重新连接

2.本地的C:\Users\user\.ssh\config删掉,然后重新连接

3.修改.ssh文件的权限

常见解决方案:

ssh登陆之忽略known_hosts文件

解决vscode远程连接报尝试写入的管道不存在,ssh remote, The process tried to write to a nonexistent pipe.

2025.04.07又一次出现错误,出现错误和下面的文章出现的错误类似,按照这个方法解决就行:

vscode配置远程连接失败:过程试图写入的管道不存在(已解决)

解决如何解决conda使用中`GLIBCXX_3.4.29‘ not found的问题

如何解决conda使用中`GLIBCXX_3.4.29‘ not found的问题(三种方法)

### VSCode通过SSH远程连接服务器配置PyTorch深度学习环境 #### 创建Conda虚拟环境VSCode中利用Remote-SSH扩展成功连接至目标Linux服务器之后,可以在集成终端里执行命令来构建一个新的Anaconda虚拟环境用于支持PyTorch开发工作[^1]。 ```bash conda create --name pytorch_env python=3.8 ``` 激活新建的环境: ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 安装PyTorch及相关依赖库 一旦进入所需的conda环境中,则可以继续安装PyTorch以及任何其他必要的软件包。对于CUDA本的选择取决于服务器上的GPU驱动情况;这里假设使用的是CPUPyTorch作为例子: ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 如果需要特定于CUDA的支持,请访问官方文档获取适合当前系统的安装指令。 #### 设置端口转发(可选) 为了能够可视化训练过程中的数据变化趋势或其他交互式功能,可能需要用到像Visdom这样的工具。此时则需设定SSH隧道来进行端口映射以便本地浏览器能访问远端服务。例如将远程机器上监听8097端口的服务重定向到本机相同或不同端口上[^2]: ```bash ssh -N -f -L localhost:8097:localhost:8097 username@remote_server ``` 这一步骤并非强制性的,仅当计划部署某些Web应用或者图形界面程序时才显得重要。 #### Remote-SSH插件安装指南 确保已下载Visual Studio Code编辑器本身及其配套组件——Remote Development集合下的Remote-SSH插件。该插件允许开发者直接打开位于网络另一侧计算机里的文件夹项目,并享受几乎完整的IDE特性集[^3]。 完成上述步骤后,便可在舒适的桌面环境下高效地编写、调试基于Python编写的AI算法模型了!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值