【個人利用】研究室でのLinuxサーバの使い方

1. アカウントのパスワードを入力してログインします
参考リンク 1
参考リンク 2
参考リンク 3
2. Conda が仮想環境を作成します

conda create -n pytorch-gpu python=3.7

入力

conda env list

環境を活性化する

conda activate 虚拟环境名

ソースを変更する

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

リンク 4 を参照してください。
3. torch をインストールし、cuda バージョンを
入力します。pytorch公式 Web サイトに
ここに画像の説明を挿入
入力します。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

torch と cuda のバージョンを表示するには、Python モードがインストールされるまで待ちます
ここに画像の説明を挿入

import torch # 如果pytorch安装成功即可导入
print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量
print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号

ここに画像の説明を挿入
次に、必要に応じて独自のライブラリをインストールし、プログラムを実行します
4. Linux スキルを使用して
、rm
edit ファイルを削除します vim ファイル名 フルネーム
テキストを保存: w
編集を終了: q
保存して終了: wq
強制終了 (保存せずに終了) : q!

隠しファイルを表示: ls -a
ファイルを別のディレクトリにコピー: cp -r ファイル アドレス 1 ファイル アドレス 2

おすすめ

転載: blog.csdn.net/qq_40721108/article/details/129280514