配置ubuntu20.04+anaconda+pytorch+ssh+win10+vscode远程深度学习训练环境

前言

本文主要介绍远程深度学习训练环境的搭建。其中服务器端为ubuntu20.04+anaconda+pytorch，客户端为win10+vscode，通过ssh进行远程连接。

服务端配置

安装ubuntu20.04

不详细介绍，可参见其他安装教程。

安装nvidia驱动

首先，确保系统中的软件包为最新。

sudo apt update
sudo apt upgrade

然后，查看显卡和可用驱动程序信息。

ubuntu-drivers devices

我的结果图下。

这里选择安装 nvidia-driver-455 - distro non-free recommended，运行如下命令。

sudo apt install nvidia-driver-455

之后重启系统。

sudo reboot

重启后，验证是否安装成功。

nvidia-smi

这里应该能够看到如下信息。

发现cuda版本为11.1。

安装anaconda

从 清华镜像站下载合适版本的anaconda，进行安装。下载到的是*.sh文件，使用bash命令运行即可。

bash *.sh

注意：在安装anaconda之前不建议安装python和pip，直接使用conda自带的。

安装完成后，重启一下，在命令行中进入python，查看一下anaconda的python版本。

安装pytorch

根据之前步骤的python版本和cuda版本，从pytoch官网安装pytorch，建议使用wget命令获得pip的*.whl文件，之后后pip离线安装，因为这个pip是conda自带的，因此也能够安装到conda库中。

到现在为止，本地训练环境已经有了，下面处理远程的问题。

配置ssh

运行如下命令，在安装ssh服务端。

sudo apt-get install openssh openssh-server

连接一下localhost，生成.ssh目录。

ssh localhost

客户端

配置ssh

win10自带ssh，使用powershell直接可以使用，为了后续使用方便，我们配置免密登录。
之后在C:\Users\yourname.ssh中添加文件config，其中写入。

Host yourname
  HostName yourip
  User yourname
  Port 22

这个操作是个服务器ip地址起了别名。
然后生成密钥。

ssh-keygen

这时C:/Users/yourname/.ssh/中会有id_rsa和id_rsa.pub两个文件，我们只要吧id_rsa.pub中的公钥添加到服务器中~/.ssh/authorized_keys文件中即可。
此时，使用如下命令即可登录。

ssh yourname

安装vscode

从官网下来安装即可。

配置vscode插件

安装Remote Development插件。借助于这个插件就可以愉快的使用vscode远程炼丹啦。

最后结果如下。

另外，如果在vscode中使用vim插件，则可以基本抛弃鼠标编程，体验更好。