云服务器做深度学习

安装图形化界面
https://support.huaweicloud.com/ecs_faq/ecs_faq_0710.html

在服务器上安装vnc服务端
https://www.huaweicloud.com/articles/aacf2c602f7d51e0f5d87e2c9f6d4588.html
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/detail/208176

安装完毕之后看看端口
在这里插入图片描述

然后配置安全组
在这里插入图片描述

接着在本地使用vnc客户端连接即可
在这里插入图片描述

注意,只取你设置密码时的前8位
远程vnc效果如下
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接下来安装anaconda
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
在这里插入图片描述
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配置远程jupyter notebook
https://www.huaweicloud.com/articles/8efedf83c903b508d0d907feed2d53d6.html
(如果装hub也差不多,见https://fishercat.top/20200322130/
启动:sudo jupyterhub --config=/etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py --no-ssl

现在的问题是在服务器端本地是没问题的
在这里插入图片描述

但是放到公网上就会报错
在这里插入图片描述

原因未知,但是有一个替代的解决方案:
做端口转发,见https://zhuanlan.zhihu.com/p/75354006
ssh -N -f -L localhost:9999:localhost:8888 -p 22 xx@ip
在这里插入图片描述

命令成功执行后,在客户端浏览器用9999端口即可
在这里插入图片描述

觉得这一步麻烦的,也可以使用docker来做
见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/64493662
同样需要端口转发
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效果如下
在这里插入图片描述

如果是hub的话,效果如下

在这里插入图片描述

安装cudnn
本地下载后,scp上传到服务器
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/262107

在这里插入图片描述

新的tensorflow对应keras=2.3.1

如果kernel本来是好的,但是连接不上,就重启试试

### 如何在云服务器上搭建深度学习环境 #### 选择合适的云服务提供商 当考虑构建深度学习平台时,选择一个可靠的云服务提供商至关重要。目前市场上有许多优秀的供应商提供此类服务,其中 AWS 被认为是最受欢迎的选择之一[^3]。除了 AWS 外,其他知名的服务商还包括 Google Cloud Platform (GCP),Microsoft Azure 和阿里云等。 这些服务商不仅能够为企业和个人开发者提供强大的基础设施支持,还特别针对机器学习和人工智能领域推出了专门的产品和服务,比如预配置好的深度学习镜像、自动化的模型训练工具链等等。这使得用户可以快速启动项目而无需花费过多时间去准备底层硬件设施。 #### 配置GPU实例 为了满足高性能计算的需求,在创建用于深度学习工作的虚拟机时应优先选用配备专用图形处理器(GPU) 的实例类型。这类实例允许租户利用 GPU 提供的强大并行处理能力加速神经网络算法运算过程中的矩阵乘法和其他密集型操作[^2]。 具体来说,可以根据具体的业务场景挑选适合的 GPU 型号,例如 NVIDIA A100, V100 或者 RTX 系列等;同时也要注意评估所需内存大小及其他资源配置参数以确保最佳性能表现。一旦决定了所需的规格之后就可以按照所选云服务平台的操作指南轻松完成实例部署流程。 #### 安装必要的深度学习框架和依赖项 成功建立好基础架构后下一步就是安装相应的软件包了。一般而言,大多数现代深度学习应用程序都会依赖几个核心库来进行开发: - **TensorFlow**: 开源机器学习框架,广泛应用于各种研究和生产环境中; - **PyTorch**: 动态图机制使其非常适合原型设计阶段的研究人员使用; - **CUDA & cuDNN**: 这些是由 Nvidia 推出的支持 GPU 加速的关键驱动程序和技术栈,几乎所有的主流深度学习框架都需要它们才能充分发挥 GPU 性能优势[^4]。 可以通过命令行工具如 `pip` 来简化上述组件及其附加模块(如 NumPy, Pandas)的获取与更新工作。另外值得注意的是某些特定版本之间可能存在兼容性问题所以建议参照官方文档推荐的最佳实践进行设置。 ```bash # 更新 pip 并安装 TensorFlow 及 CUDA 工具包 pip install --upgrade pip pip install tensorflow-cuda==指定版本号 ```
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