autodl搭建云服务器，运行深度学习代码

1、autodl云服务器

 网站链接：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL

 选择原因：

1. 价格便宜，无卡模式搭建环境，无卡模式0.1元一小时
2. 新用户赠送10元代金卷

 购买流程：

       AutoDL帮助文档

        关于镜像选择，选择对应的Python版本之后，选择需要的框架。如我需要的的是Miniconda，选用配置如下，另（第四列，提供的cuda版本都可以使用）

     

        

2、搭建服务器,运行代码流程

1. Pytorch环境搭建

•        

         点击“开机”是使用GPU开机，”更多“无卡模式开机，搭建环境选择无卡模式开机即可

• 打开JupyterLab（快捷工具），在JUpyterLab界面下打开终端

 

• conda创建环境，name可以替换为环境名，在此我的环境名为pytorch    

conda create -n name

• conda激活环境 ，激活之后，进入创建的环境，终端界面最前面显示envs环境名 

conda activate name

 

•  下载代码or训练所需数据集
  • 一种方法直接从github上拉取；另一种方法绑定阿里云盘和百度网盘，从网盘上拉取。下方链接，第一个从github上下载代码，第二个网盘使用方法，建议使用阿里云盘（关联更简单，上传文件速度快）
  • AutoDL帮助文档https://www.autodl.com/docs/git/
  • AutoDL帮助文档https://www.autodl.com/docs/netdisk/
• 下载运行代码所需的库
  • 一般，源码作者都会提供requirements.txt文件，建议根据文件，下载相应版本的库。这里有两种方法，一种是conda install 包名进行安装，一种直接按照文件进行安装 。只介绍第一种方法,将packet换成需要的包名，conda也可以替换为pip，建议使用conda（conda可以解决包依赖问题）

conda install packet
conda install packet=1.6.0

•  安装完成对应包，下载vscode
  • 使用终端调试，查看报错信息等不方便，因此需要一个辅助工具，帮助我们去查看浏览代码。建立连接之后，即可在本地vscode查看，修改远程服务器代码，第一个链接为autodl官方提供的vscode使用教程，第二个链接为vscode官网。另下载vscode时，可能会出现下载失败的问题，百度一下即可
  •  Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

  •   AutoDL帮助文档

2.运行代码出现的问题

        1.visdom端口映射

        vscode本身就可以提供远程和本地端口的映射，所谓端口映射就是指将远程的端口映射到本地端口，在本地浏览器即可访问visdom界面。运行代码之前，先开启visdom server。这里就需要打开两个终端，一个终端需要开启visdom，另一个终端训练代码

        2.代码同步

        vscode本地修改代码之后，即使同步到云服务器。一般vscode会提示本地和远程代码不同步，根据提示同步代码即可

注：以上是博主自身搭建云服务器流程，仅供参考，如果各位小伙伴遇到什么问题，欢迎在下方留言讨论！！！