Pycharm运行Linux服务器步骤和服务器启动visdom

本文详细介绍了从查找学术论文、管理引用、下载到服务器并配置环境(包括安装conda、CUDA、PyTorch),以及创建本地与服务器项目链接、使用Visdom可视化、远程服务器管理(如查看CUDA版本、虚拟环境创建)和Git操作等一系列IT技术实践步骤。

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完整地从下载论文到运行代码的全过程

1.google学术、校园网等找到想找的论文
2.用zotero拷贝到本地(专门管理一下,别乱丢),阅读,有感兴趣的就上github
3.clone到windows本地,阅读requirements和README
4.开服务器,创建新的虚拟环境

# 创建
conda create --name ResShift
# 安装conda
conda install cudatoolkit=11.8
# 安装pytorch
# 在这个网址上搜索安装指令即可
# https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
# 继续pip install各种包(服务器网速快不用清华源)
# 清华源(记得关tizi)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

5.创建本地项目与服务器上项目的链接
链接: 创建本地项目与服务器上项目的链接1
链接: 创建本地项目与服务器上项目的链接2
链接: 创建本地项目与服务器上项目的链接3
6.在脚本需要配置路径时,还需要在脚本的配置里面添加映射,并且需要修改–dataroot等为服务器里面的地址

如何启动visdom

1.在MobaXterm进入对应的虚拟环境,然后运行

python -m visdom.server

然后会弹出一个链接,显示可以链接本地的8097端口,但是现在你是链接不上的,因为你点击后在本地打开服务器的8097端口,所以

2.在本地项目对应的地方打开cmd,输入

ssh -L 8097:127.0.0.1:8097 用户名@端口

意思是,把远程的8097端口定到了本地的8097端口,这样一来可以通过本地端口来访问服务器的visdom

3.点击MobaXterm的链接
链接: 本地远程连接服务器进行visdom可视化

零散的知识点

1.查看远端服务器的cuda版本

nvcc --version

2.在服务器中创建虚拟环境

# 创建
conda create --name ResShift
# 安装conda
conda install cudatoolkit=11.8
# 安装pytorch
# 在这个网址上搜索安装指令即可
# https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

3.创建本地项目与服务器上项目的链接:有三个文章讲的很好。
链接: 创建本地项目与服务器上项目的链接1
链接: 创建本地项目与服务器上项目的链接2
链接: 创建本地项目与服务器上项目的链接3
4.在脚本需要配置路径时,还需要在脚本的配置里面添加映射,并且需要修改–dataroot等为服务器里面的地址
5.传入形式参数的方法
链接: 传入形式参数的方法
6.Linux系统cd进入目录

cd Project/CycleGAN/

7.cycleGAN知识点:
rec_A:表示将B域的图像(例如斑马)通过生成器G_A转换为A域的图像(例如马),然后尝试使用生成器G_B将这个转换后的图像重构回B域。理想情况下,这个重构的过程应该尽可能地接近原始的B域图像。
idt_A:表示将B域的图像(例如斑马)直接通过生成器G_A转换为A域的图像(例如马),但不进行任何风格转换,即保持图像的身份不变。这个转换的结果应该尽可能接近原始的B域图像。
8.git下载太慢
链接: git下载太慢

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