AUTODL虚拟环境搭建（3）

最新推荐文章于 2025-05-01 07:09:47 发布
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文章标签： pytorch tensorflow 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abinghui123/article/details/125040311
博客指出使用云服务器时，虚拟环境搭建存在诸多问题，如cuda版本不契合，以及tensorflow、pytorch版本问题，还给出了AutoDL服务器配置及pytorch深度学习环境配置的相关视频链接。

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

Autodl+Pycharm远程连接+虚拟环境设置
weixin_69924741的博客
04-20 1万+
location：一定要选择miniconda3文件夹下面的envs文件夹下的py38文件夹（py38就是前面在终端里面建立的虚拟环境的名称），并且此处一定只选择到py38文件夹即可。同步文件夹可根据自己的习惯来选择，我习惯选择网盘文件夹，这里需要记住同步文件夹的路径，设置在tools——deployment-configuration里面。第四步：在服务器网盘文件夹新建项目的同步文件夹（个人习惯一个项目设立一个同步文件夹便于管理）第七步：关键在于连接远程服务器成功后，建立虚拟环境！
AutoDL搭建 ChatGLM3
05-28 558
AutoDL搭建 ChatGLM3
深度学习环境搭建 2 AutoDL服务器配置及Xftp数据传输
qq_41134483的博客
10-31 9208
AutoDL使用教程，创建实例 ，配置环境；Xftp上传数据
AuToDL创建新环境(一)
qq_44919414的博客
06-16 1166
【代码】AuToDL创建新环境(一)
AutoDL算力云使用流程（保姆级教程）
最新发布
qq_54556560的博客
05-01 7297
（2）需要自己配置环境：选择Miniconda，然后选择自己需要的conda版本、cuda版本、python版本，之后再进行pytorch的安装以及环境配置（需要自己配置环境）。选择「无卡模式启动」可暂停实例节省费用（关机后仅存储计费），在上传数据，上传代码，修改代码等等不需要使用GPU时，记得使用无卡模式启动，免得浪费租用GPU的钱。我的镜像：会显示你之前创建过的镜像，如果需要的跟你之前项目相同的等环境，则不需要重新配置，直接就可以再次创建，这里有我之前的镜像FeatDepth1。
AutoDL创建虚拟环境，并在Jupyter notebook中使用
ma13549的博客
11-28 2208
在进行深度学习训练时，通常需要使用算力云。然而，AutoDL创建的默认Python版本最低为3.8，而我要运行的代码是基于Python 3.6.13，修改代码较为麻烦，因此需要创建一个虚拟环境。问题出在创建虚拟环境后，我无法在Jupyter Notebook中成功运行。即便选择了虚拟环境作为内核，内核依然无法连接成功（要么正在连接要么已断开）。经过在网上不断地尝试，终于找到了问题所在。
AutoDL服务器(其他服务器及windows类似)上创建虚拟环境，安装第三方包，conda相关命令
qq_38230414的博客
07-24 8405
AutoDL服务器(其他服务器及windows类似)上创建虚拟环境，安装第三方包，conda相关命令
AutoDL云服务器使用（2）-虚拟环境搭建
abinghui123的博客
05-23 4955
提示以“root”用户身份运行 pip 可能会导致权限损坏和冲突，往往因为这个问题，导致我们无法更新pip或下载库失败,我的库torchaudio安装不上怎们办，好像解决办法是在虚拟环境里面安装，所以需要搭建虚拟环境 1、新建虚拟环境名（在云服务器jupter那里） 点开（如下图所示） 输入conda create -n my-env python=3.7 2.进入虚拟环境：conda activate my-env 3.安装你所需的框架，我需要的是tensorflow 在终端输入pip
远程GPU服务器Autodl搭建Pytorch环境
m0_51626061的博客
07-12 3435
远程GPU服务器Autodl搭建Pytorch环境
autodl服务器看虚拟环境
03-28
引用[2]和[3]也涉及虚拟环境的搭建和使用问题，但可能没有直接给出查看环境的方法。不过，通常conda的环境管理命令是conda env list或者conda info --envs，这可以列出所有已存在的虚拟环境。此外，如果用户使用...
autodl环境配置YOLO
03-03
为了确保所有依赖项都正确无误地安装在指定位置而不影响其他项目，建议为YOLO建立专门的Python虚拟环境。这不仅有助于管理不同版本之间的兼容性问题，还能有效避免因全局环境中已存在相同名称包而导致冲突的情况发生...
详细教程：AutoDL 如何配置深度学习环境？
茴香豆的茴
01-31 2万+
本文在AutoDL提供的JupyterLab中配置了深度学习环境。手把手教学！首先创建了base环境，然后创建了自己的环境（命名为x9py38），并在x9py38环境中安装了一些深度学习包，具体包括PyTorch、jupyter d2l和ipykernel。
（手把手教程）怎么在autodl使用虚拟环境并且创建python环境，也可以解决Running pip as the ‘root‘ user can result in brok
qq_47232769的博客
05-09 6009
解决远程服务器的Linux系统的root权限黄色报错“Running pip as the ‘root‘ user can result……”
AutoDL 环境+ PyCharm 配置教程：实现 GPU 加速与远程开发
qq_51210361的博客
01-18 1万+
通过本文的详细步骤，你已经成功配置了AutoDL环境并在PyCharm中实现了远程开发与GPU加速。无论是通过JupyterLab进行实验，还是在PyCharm中开发、调试与训练模型，都能有效提高你的工作效率。借助Conda和PyTorch的强大支持，你将能够快速搭建深度学习环境，并专注于模型的训练与优化。
AutoDL服务器配置PyTorch
wsla1234567890的博客
12-15 5758
2、然后按英文模式的 i 进入编辑，按键盘下键到最后输入。3、然后先按键盘Esc键，使用命令 :w!在AutoDL的帮助文档中找到配置环境中的概要选择。4、 然后再按键盘Esc键，使用命令 :q 退出。然后再 bash ，然后重新进入base。3、安装你想要的包（我的是pytorch）4、安装torch-geometric。二、点击JupyterLab。1、首先输入如下命令。6、进入conda环境。下载慢的话，下到本地安装。5、输入以下命令刷新。1、创建新的虚拟环境。
【AutoDL】服务器配置、Xftp数据传输及PyCharm连接
闪闪发光的博客
04-25 2万+
Bash (GNU Bourne-Again Shell) 是许多Linux发行版的默认Shell，是Bourne shell的后继兼容版本与开放源代码版本，它的名称来自Bourne shell（sh）的一个双关语（Bourne again / born again）：Bourne-Again SHell。因此就可以将我们的程序放在screen的会话中执行，然后离开会话，等我们需要看日志时再恢复到这个会话中。之前的步骤都是无卡开机模式，而为了验证环境已经配置完成，需要关机，再直接开机，这次不是无卡开机。
AutoDL使用教程：1）创建实例 2）配置环境+上传数据 3）PyCharm2021.3专业版下载安装与远程连接完整步骤 4）实时查看tensorboard曲线情况
热门推荐
孟孟单单的博客
09-28 24万+
AutoDL使用教程：1）创建实例 2）配置环境+上传数据 3）PyCharm2021.3专业版远程连接
如何使用AutoDl平台跑自己的模型（纯干货，步骤很详细）
qq_45073592的博客
10-17 3万+
记录我使用AutoDL云服务器来跑自己模型的全过程
关于AutoDL的使用心得
ScalaX的博客
11-21 6239
AutoDL的使用心得
autodl虚拟环境
03-19
### 配置或使用 AutoDL 虚拟环境的方法 #### 创建虚拟环境 为了确保在 AutoDL 上顺利运行深度学习项目，可以按照以下方法创建合适的虚拟环境。通过 `conda` 工具来管理 Python 版本及其依赖项是一个常见且有效的方式。 - 使用 Conda 创建指定版本的虚拟环境： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9.18 ``` 这里的命令指定了名为 `pytorch_env` 的新虚拟环境，并将其 Python 版本设为 3.9.18[^2]。 - 如果需要特定框架支持（如 PyTorch 或 TensorFlow），可以在创建环境中一并安装这些库： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch ``` #### 将虚拟环境添加至 Jupyter Notebook 内核 完成虚拟环境的创建后，还需要让其能够被 Jupyter Notebook 所识别： - 安装必要的工具包以便将虚拟环境注册为可用内核： ```bash conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=pytorch_env --display-name "Python (pytorch_env)" ``` 此处的操作会把刚创建好的虚拟环境加入到 Jupyter 可选 Kernel 列表中[^1]。 #### 解决 CUDA 和框架兼容性问题 当遇到 GPU 加速相关的错误提示时，可能是由于所使用的深度学习框架与当前系统中的 CUDA Toolkit 不匹配引起的。例如，在某些情况下可能会碰到如下报错：“CUDA version mismatch”。此时应仔细核查各组件之间的对应关系。 - 查看现有 NVIDIA 显卡驱动程序支持的最大 CUDA 版本号： ```bash nvidia-smi ``` - 根据查询结果调整安装指令中的具体参数值以适配硬件条件[^3]。 #### 设置 PyCharm 对接远程服务端口 对于习惯于 IDE 开发模式的人群来说，也可以借助 PyCharm 实现对云端实例资源的有效利用。 - 在软件界面里找到对应的配置选项页面； - 新增一项 Remote Interpreter 类型的新条目； - 填写 SSH 登录凭证以及目标路径等必要字段信息之后保存更改即可生效[^4]。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 上述代码片段可用于验证是否成功启用了 GPU 支持功能。
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