如何用远程服务器的GPU跑yolo深度学习项目(新手也能学会)

本文详细指导如何在实验室服务器上安装xshell和xftp,配置Linux版Anaconda,创建虚拟环境,安装PyTorch等深度学习包,并演示了YOLO项目的导入、检测和训练过程,包括常见问题解决方法。

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

1.在使用学校/实验室服务器确保你已经有以下几样东西

1.ip(服务器IP地址:例如172.11.11.11)
2.port(端口号)
3.用户名和密码

2.软件安装
2.1xshell安装

1.进入xshell官网shell官网下载地址
2.和普通软件一样正常一步步下载安装即可,不懂百度下

2.2xftp安装

1.进入xftp官网xftp下载地址
2.和普通软件一样正常一步步下载安装即可,不懂百度下

3.服务器连接

1.进入xshell终端输入以下代码

ssh ip:port
# 举例 ssh 171.11.11.11:10001

2.在弹出的窗口添加好账号和密码即可
3.连接成功后显示如下
在这里插入图片描述

4.linux版本Anaconda下载

1.进入官网,选择需要的Linux版本Anaconda-linux版本下载地址
我下载的是这个版本(主要要.sh结尾的)
在这里插入图片描述
2.利用xftp将文件传输到xshell的服务器中
在这里插入图片描述
弹出的界面如下,下载好的anaconda直接拖入右侧即可
在这里插入图片描述
3.解压执行:(终端输入以下指令)

cd /root
ssh anaconda文件名 
# 比如ssh Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh

根据提示一直enter回车,又yes选yes即可

5.xshell中配置conda虚拟环境并创建自己的虚拟环境

1.xshell终端输入 vim ~/.bashrc

vim ~/.bashrc

2.输入i,界面进入编辑模式
3.末尾添加export PATH=“/root/anaconda3/bin:$PATH”(按照你的anaconda存放地址写就行)

export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"

4.点击ESC退出,再次点击:wq报错退出vim界面
5.终端输入source ~/.bashrc即可激活
4.新建自己的conda虚拟环境

conda create -n
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