服务器创建虚拟环境跑代码

一、前言

最近忙着在服务器上跑代码

学习积累了一些经验技巧

这里用来记录分享给大家

二、创建虚拟环境用来跑代码

下面我会以一个实例为模板,学习完之后,再删掉

不会占用大家的服务器

1、连接上服务器

比如我的连接方式为:ssh -p 你的编号 username-host

2、创建虚拟环境

这里我以一篇代码为例

在这里插入图片描述
创建虚拟环境

conda create -n KDDocRE python==3.7.4

3、进入虚拟环境

conda activate KDDocRE

在这里插入图片描述

插句题外话

如果你的想跑的代码中有requirements.txt文件

可以进入放在代码的文件目录下

直接执行下行代码自动安装

pip install -r requirements.txt

如果有超时报错重新执行一下上行命令就行

4、安装cuda

conda install cudatoolkit=10.2

如果速度有些慢的话可以考虑更换清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/    
conda config --set show_channel_urls yes

5、安装PyTorch

这里给大家提供两种方式安装

pip3 install torch torchvision torchaudio 

或者

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

两者都可以,但是一定要确认好你的版本号

官网在这里
在这里插入图片描述

6、安装Transformer

pip install transformers==4.8.2

这里读者注意一下,如果三方库后面没有加上版本号

会默认为安装最新版本

如果已经安装过了其他版本

可以考虑再次安装指定版本

之前的版本会自动卸载(下图二)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

7、安装numpy

pip install numpy==1.19.4

在这里插入图片描述

8、安装apex

这个三方库比较难安装

git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

如有报错请参考这篇文章

在这里插入图片描述

9、安装opt-einusm

pip install opt_einsum==3.3.0

在这里插入图片描述

10、安装axial-attention

pip install axial_attention==0.6.1

在这里插入图片描述

11、安装ujson

pip install ujson

在这里插入图片描述

12、安装tqdm

pip install tqdm

13、跑代码

以上环境都配置完成

接下来可以用pycharm打开整个文件

我依然以上面那个项目为例

在这里插入图片描述
打开以后是这个样子

然后使用pycharm远程连接服务器开始愉快的跑代码了

远程连接服务器的文章在这

具体如何把代码跑起来

一般项目中的READ.md都会有介绍
在这里插入图片描述

13、退出环境

conda deactivate

14、查看当前虚拟环境列表

conda env list

15、删除环境

conda remove -n KDDocRE

如此以来,我们就完成了环境创建,跑代码,删除环境等操作

可以拿自己的项目练练手啦

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转载自blog.csdn.net/weixin_41377182/article/details/125461320
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