实验室服务器使用

最新推荐文章于 2024-12-27 20:26:19 发布
最新推荐文章于 2024-12-27 20:26:19 发布
阅读量2.7k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lygjhr/article/details/89886959
介绍了实验室服务器的访问及程序运行方法。可通过putty+winSCP访问服务器，将程序拖拽到winSCP中，在终端用python运行。查看中间过程可另开putty登录查看gpu、cpu情况，还提到安装Tmus可让断开SSH连接后程序继续运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

实验室服务器（见E盘/服务器与深度学习）

  1. 访问服务器：用户手册 putty+winSCP
  2. 程序运行，直接把程序拖拽到winSCP中，在终端
    python chengxu.py
    想要查看中间过程的时候，可以再开一个putty登录，查看gpu,cpu的情况。
  3. Tmus安装可以让断开SSH连接够程序继续在服务器上运行。
Lygjhr
关注
实验室服务器教程
weixin_43897847的博客
03-30 1574
一、直接用命令行进行操作 1、下载xshell 链接：https://pan.baidu.com/s/17_6SuimmYi1TEvKj-sKERA 提取码：lo64 2、破解xshell 把nslicense.dll覆盖到安装目录下 3、建立新连接 二、在服务器上添加新用户 参考教程：Ubuntu16.04系统中创建新用户_中英法三语的软件工程师的博客-优快云博客_ubuntu 创建新用户 1、进入root su 可以看到本来是amax默认用户，变成root用户了 2..
实验室服务器架设（server2003）
云淡风轻
05-13 2578
在大学实验室一般的用网环境是这样的，一个公网网口，一台交换机。因此一般需要一台电脑做为服务器，其他电脑通过服务器提供的nat功能进行上网。物理连接很简单：服务器电脑需要两块网卡，一个接交换机，一个接公网接口，其它需要上网的电脑接到交换机上即可。配置：如果服务器使用xp的系统，则在公网接口上设置 internet连接共享即可。如果是使用server的系统，则可以配置dhcp、远程访问/VPN服务器（做路由使用这个功能是要关掉internet连接共享）。具体配置方法网上有图解，大家找找。这里主要有两个问题,一是
实验室服务器
spec_yue
11-28 589
ssh -p 2204 root@172.16.70.174已配置好tensorflow和caffe环境
实验室服务器使用指南
qq_43138237的博客
05-16 7644
使用全解账号与工具准备一、服务器账号二、工具准备conda的安装与使用一、conda是什么？二、conda的安装三、conda使用查看当前系统中的conda环境有哪些创建自己的环境进入自己的环境 账号与工具准备 一、服务器账号 包括用户名、ip地址、密码、端口号 二、工具准备 有两种工具均可以实现服务器的使用 1.xshell（用于实施操作的linux系统）和xFtp（用于实现服务器内自己空间内的文件操作） 2.MobaXterm（集合了Xshell和XFtp的一款工具） 登录方法与第一种工具的类似，下面
[实验室服务器使用]使用VSCode、PyCharm、MobaXterm和CMD连接远程服务器
优快云@YuanDaiMa2048的博客
04-02 2724
在进行实验室工作时，远程连接服务器是常见的需求之一。本篇文章根据个人的一些使用介绍使用不同工具连接服务器的方法，并提供优化功能，使服务器能够使用本机代理的说明。
深度学习实验基础02：实验室服务器使用
qq_41876456的博客
08-07 3835
服务器内存 1. 查看GPU是否空闲： nvidia-smi 表头释义：Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A； Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度； Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能； Pwr：能耗表示； Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息； Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化； Memory Usage：显存的使用
实验室服务器使用指南：pytorch、tensorflow安装问题、visdom安装问题本地远程调用服务器jupyter问题、本地pycharm远程连接服务器
xiaolajiaoa的博客
01-30 1376
一:安装anoconda： 1：windows本地下载anoconda的安装文件，下载地址 安全上网用户：官网 国内用户：清华源 2：经过下载之后，将下载后的sh文件文件[比如：Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64]上传到实验室服务器自己的目录：[比如/home/zhangsan/]。 3：在lniux服务器的命令行下，使用cd到自己的anoconda安装目录下，运行命令：bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 4：安装过程中注意：刚开始是一直en
实验室服务器使用指南06：kill-9杀不死进程及无进程占用GPU但显存占用大
qq_41876456的博客
12-21 1869
参考资料 杀掉kill -9杀不死的进程 nvidia-smi无进程占用GPU但GPU显存被占用很多 1.最初是想杀掉8208这个进程，然后很自然地就想kill -9 8208 2.用了kill -9这个命令之后就发现Process name没了，但还是占用内存 3.然后使用cat /proc/8208/status这个命令找到8208这个pid号的父目录ppid 8207,再把父目录杀掉 4.然后8208这个pid果然被杀掉了，但是仍然占用内存？？？ 5.于是使用fuser -v /dev/nv
实验室服务器安装
liguo_yao的博客
09-26 394
实验室服务器安装 1、安装anaconda 2、conda创建虚拟环境 conda install和创建虚拟环境下载慢 亲测最好用 conda config --add channelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda con..
实验室网络与服务器管理指南
12-19
目前实验室使用210.45.72.80 作为对外的IP 地址，局域网网段为192.168.1.0/24，局域 网与外网之间使用网络地址转换（NAT）协议进行连接。同时，还向网络中心申请了ipv6 子 网， 服务器的v6 地址是2001:da8:d800:472:210:45:72:80 ， 使用的子网地址段为 2001:da8:d800:1472/64。
【实验室服务器记载】
Gerwels_JI的博客
03-21 460
Linux命令笔记 Ubuntu 常用解压与压缩命令 CUDA 查看CUDA版本： nvcc -v 多版本CUDA切换 Matlab ubuntu16.04安装MATLAB R2017b步骤详解（附完整破解文件包） linux下解压被分割的zip文件(1步骤中多文件) 想在mobaXterm下安装Matlab 2017b，但挂载后instal命令发现没有出现服务器界面循环登陆，但忽...
实验室日常之服务器装系统
man1466334646的博客
05-09 1156
1、windows server 的安装：U盘安装Windowsserver 2012 R2报错：无法打开所需的文件Sources\install.wim    原因：使用UltralSO等软件刻录镜像时默认使用FAT32文件系统，该系统不支持大于4G的文件，而Server2012 R2的安装文件install.wim大于4G，故安装失败。解决办法：做启动盘完事儿后进入命令行模式，输入  conv...
实验室服务器指南
d_benhua的博客
07-14 3329
服务器的使用及各类环境的安装
实验室服务器配置
Andrew_SJ的博客
09-06 592
实验室服务器配置： 安装好anaconda3； 在本地目录内创建anaconda虚拟环境： 由于下载了torch-1.7.0+cu110-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 和torchvision-0.8.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl两个pytorch包，因此创建基于Python3.8的虚拟环境： conda create -n dx-env python=3.8 激活创建的虚拟环境： conda activate dx-env 查看安装的python版本
导师让你给实验室搭服务器？不会？我教你
m0_57307642的博客
12-27 1858
制作过程：（在其他windows电脑上制作就行）1.打开Rufuse，设备选择准备好的U盘，引导类型选择ISO镜像文件，其他参数如图，点击开始2.选择，点击3.选择，选择，等待制作完成即可。（使用Rufuse会自动格式化U盘，所以比较方便不需要自己去格式化）
小白笔记【一】|实验室服务器使用
xr627的博客
11-01 1910
记录使用实验室服务器运行已完成模型的一些过程
服务器的作用和用途
m0_70655343的博客
08-18 694
4、它是网络上一种为客户端计算机提供各种服务的高可用性计算机，它在网络操作系统的控制下，将与其相连的硬盘、磁带、打印机、Modem及各种专用通讯设备提供给网络上的客户站点共享，也能为网络用户提供集中计算、信息发表及数据管理等服务。2、做一个形象的比喻：服务器就像是邮局的交换机，而微机、笔记本、PDA、手机等固定或移动的网络终端，就如散落在家庭、各种办公场所、公共场所等处的电话机。1、服务器是一种高性能计算机，作为网络的节点，存储、处理网络上80％的数据、信息，因此也被称为网络的灵魂。...
实验室服务器怎么使用
最新发布
08-17
<think>首先，用户的问题是：“我想了解如何使用实验室服务器进行开发或实验 请问实验室服务器使用方法 开发 环境配置”。这涉及到实验室服务器的使用、开发和环境配置。 根据系统级指令，我需要： - 使用中文回答。 - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式。 - 回答结构清晰，逐步解决问题。 - 在引用段落末尾添加引用标识。 - 生成相关问题。 - 引用提供的站内引用内容。 提供的引用内容： - [^1]: 服务器配置、用户添加、VNC桌面连接、VS Code远程开发、GateWay远程开发、MobaXterm使用等。 - [^2]: 安装Anaconda、配置环境、下载Anaconda。 - [^3]: 安装PyTorch、配置Conda通道。 这些引用是关于实验室服务器的配置、环境设置和开发工具的。所以，我应该围绕这些主题组织回答。 回答结构： 1. **引言**：简要介绍实验室服务器使用的基本概念。 2. **步骤指南**：分步骤解释如何使用实验室服务器进行开发或实验。 - 服务器访问。 - 环境配置（如安装Anaconda）。 - 开发工具使用（如VS Code、PyTorch）。 3. **引用内容整合**：自然地融入引用。 4. **生成相关问题**：在回答结束时添加“相关问题”部分。 关键点： - 服务器访问：SSH、VNC等。 - 环境配置：安装Anaconda、设置Python环境。 - 开发工具：VS Code远程开发、PyTorch安装。 - 确保真实可靠。 逐步回答： 1. **服务器访问**：解释如何连接到服务器（SSH、VNC）。 2. **环境配置**：安装Anaconda、创建虚拟环境。 3. **开发工具**：使用VS Code或PyTorch进行开发。 4. **引用标识**：在相关段落末尾添加[^1]、[^2]、[^3]。 数学表达式：用户问题中没有明显的数学内容，但如果有，比如在配置中涉及路径或命令，保持行内使用$...$。但这里可能不需要。 生成相关问题：基于回答内容，提出3-5个相关问题。 最终回答结构： - 开头：直接回应用户问题。 - 主体：分步骤解释。 - 结尾：相关问题。</think>### 实验室服务器使用方法：开发与环境配置 实验室服务器是共享的计算资源，常用于开发、实验和模型训练。以下我将逐步介绍如何使用实验室服务器进行开发或实验，包括环境配置、访问方式、工具使用等。内容基于实验室常见实践，确保真实可靠。整个过程涉及服务器访问、环境设置、开发工具集成等关键步骤。 #### 1. **服务器访问与初始配置** 首先，您需要通过安全方式连接到服务器。常见方法包括 SSH 终端连接或 VNC 桌面访问，这取决于服务器设置。 - **SSH 连接**：使用终端工具（如 MobaXterm 或 PuTTY）输入命令：`ssh username@server_ip`（其中 `username` 是您的用户名，`server_ip` 是服务器地址）。连接后，您可以执行命令行操作。 - **VNC 桌面访问**：如果服务器配置了 VNC，您可以使用 VNC 客户端（如 TigerVNC）连接到桌面环境，便于图形化操作。安装和配置 VNC 通常由管理员完成，包括设置密码和启动服务[^1]。 - **新用户配置**：管理员会为您创建账户并分配权限。确保您拥有必要的访问权限，例如通过 `sudo` 命令安装软件（如果授权）。 #### 2. **环境配置：安装与设置** 环境配置是开发的核心，涉及安装 Python、Anaconda 和所需库。Anaconda 是推荐的工具，它简化了包管理和虚拟环境创建。 - **安装 Anaconda**： 在服务器终端中，下载并安装 Anaconda。使用以下命令： ```bash wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh # 下载安装包 bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh # 运行安装脚本，按提示完成 ``` 安装后，初始化 Conda：`conda init`，然后重启终端使配置生效[^2]。 - **创建虚拟环境**： 为避免依赖冲突，为每个项目创建独立环境。例如，为机器学习项目创建环境： ```bash conda create -n my_env python=3.8 # 创建名为 my_env 的 Python 3.8 环境 conda activate my_env # 激活环境 ``` - **安装库与框架**： 在激活的环境中，安装所需包。例如，安装 PyTorch： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 添加清华镜像源 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 安装 PyTorch ``` 类似地，安装 TensorFlow 或其他库：`pip install tensorflow`[^3]。 #### 3. **开发工具集成** 开发工具让您在服务器上高效编写和调试代码。推荐使用远程开发工具，避免本地资源限制。 - **VS Code 远程开发**： 安装 VS Code 的 "Remote - SSH" 扩展。连接到服务器后，直接在 VS Code 中编辑代码、运行脚本和调试。这支持 Python、Jupyter Notebook 等语言[^1]。 - **Jupyter Notebook 使用**： 在服务器上启动 Jupyter： ```bash jupyter notebook --no-browser --port=8889 # 在后台运行 ``` 然后在本地浏览器访问 `http://server_ip:8889`，输入 token 即可使用。 - **模型训练与实验**： 运行您的代码（如 Python 脚本）。例如，使用 PyTorch 训练模型： ```bash python train.py # 假设 train.py 是您的训练脚本 ``` 监控资源使用：`nvidia-smi`（GPU）或 `htop`（CPU）[^3]。 #### 4. **文件传输与协作** - **文件管理**：使用 MobaXterm 的 SFTP 功能上传/下载文件，或命令行工具如 `scp`： ```bash scp local_file.txt username@server_ip:/remote/directory # 上传文件 ``` - **多用户协作**：服务器支持多用户访问，确保您的文件存储在个人目录（如 `/home/username`），避免冲突[^1]。 #### 安全与最佳实践 - **权限管理**：不要使用 `root` 账户，除非必要；使用 `chmod` 设置文件权限。 - **资源优化**：大型任务在后台运行（`nohup command &`），避免占用终端。 - **备份**：定期备份代码到本地或云存储。 通过以上步骤，您可以高效地在实验室服务器上进行开发和实验。如果遇到问题，参考服务器文档或联系管理员。环境配置的平均时间约 30-60 分钟，取决于网络速度和软件大小。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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