远程租赁服务器的一些记录
关于远程连接GPU服务器的记录
可以直接去某宝搜“远程租赁服务器”，然后有很多商家都可供选择，这里我选择的是我经常使用的一家店铺：“辰富云GPU服务器租用淘宝店”。
一、创建实例：
在这里插入图片描述
注意：要勾选上“预装显卡驱动或套件”！里面的都选上！
注意：这里将“带宽”选择至最大！据说这样最省钱
以下选默认即可，创建实例过程，大概15分钟左右
创建成功：
二、环境创建
这里使用GPU有三种方法，可以远程连接，本地登录，还有Xshell软件连接。这里我选择的是第三种，百度下载Xshell软件，自行安装。
Xshell的简单使用：
安装完成后，点击新建，出现如下页面：
名称自行输入，主机号注意就是创建页面成功时显示的“公网IP”，直接复制上去就行，确定之后会让你再次确认密码即可。
提前使用 5 个镜像源，会快很多！！！
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
1、安装 unzip
apt-get update
apt install unzip
unzip 压缩包名.zip
2、查看当前文件
ls
cd 想要去的文件名
python 要运行的文件名.py（报错！然后看缺少什么包，进行安装）
mkdir 要创建的文件夹名
rm 文件名
# 编辑linux文件：vim 文件名（打开文件）--》i(编辑模式)--》Esc(退出编辑模式)--》：wq(保存退出)或者 ：q 直接退出
3、缺少的包安装
conda list # 查看当前的包都有哪些
注意：远程 GPU 已经安装好 torch 和 torchvision 了，可以 conda list 看一下当前环境下都有哪些包。现有的 torch 为 1.2.0 版本。 tensorboard 和 tensorflow-gpu 已经安装，所以直接安装 tensorboardX
（1）安装Ignite
pip install pytorch-ignite==0.2.0
注意：当时在windows下安装时，并未指定ignite版本，直接就可安装成功。但是在远程连接GPU时，直接使用命令会报错。后来发现这是因为torch版本太低，是1.2.0，所以要指定一个低版本的Ignite=0.2.0即可。windows下当时的torch版本是1.7.0，自然没有报错（折腾了很久的问题，哎~~~）
(2) 安装tensorboardX
注意：如果没有安装和tensorflow和tensorboard的话，要使用以下命令提前安装：
pip install tensorflow==2.0.0
pip install tensorboard==2.0.0
否则，直接执行以下命令：
pip install tensorboardX
（3）安装opencv
后面加网址会速度快一些！
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
附件：
再记录一下windows下的torch和torchvision的安装过程：
下载一个Torch=1.6，torchvision=0.7版本的whl文件即可（注意是windows版本！）随便放在一个文件夹path:
然后命令：
pip install path\torch-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install path\torchvision-0.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
最后环境创建好了，可以复制一份出来，免得被我搞坏了又！
虚拟环境的复制：
conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名
还有一个点：目前这个有一个很大的BUG！那就是只能在网络稳定的情况下进行，一旦断网了它跑的代码也就前功尽弃了！所以如果想要在后台运行，可以学习一下nohu命令的使用。我自己也还没有研究清楚，真实悲伤……
本周记录结束！！！