OpenMMLab AI实战营 第三天打卡笔记

北京超算云使用

无论是Windows系统还是我目前正在使用的MacOS系统都不适用于进行深度学习的实验，但是重新购置一台搭配Linux系统的深度学习工作站成本过于高昂，正好北京超算云提供云平台，平台内提供了现成的ssh和文件传输功能，并且MacOS系统和Linux系统有众多相似之处，所以上手并不难。

环境的安装与配置

环境的安装与配置大概分为搭建环境，安装pytorch，安装mmcv-full，编译

1. 为了稳定，本实验环境采用python3.8，北京超算云提供了已经安装好的环境，用module avail命令查看预装好的环境，使用anaconda，使用命令：module load anaconda/2021-05加载anaconda，用anaconda来安装python3.8，命令为：conda create --name mmclassification python=3.8；
2. 用source activate mmclassification来进入该环境；
3. 安装pytorch，这里采用1.12.1版本的pytorch，cuda的等级为11.3，在此之前用module load cuda/11.3来加载cuda11.3，；
4. https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/找到对应的版本的mmcv进行安装，尽管mmcv不推荐使用pip进行安装，但是pip安装更加简单，且亲测完全没有问题；
5. 创建一个文件夹，命名为mmclassification，去github上找到mmclassification的文件进行下载并移动到该文件夹，可以用git clone命令来处理，也可以直接去github下载压缩包并解压；
6. 最后用gcc编译即可，注意系统只带的gcc版本过低，要用更高级的gcc，还好北京超算云也提供了，用命令module load gcc/7.3，用**pip install -e .**安装即可；

这样就完成了安装。

接下来的流程将在明天的笔记中展示，明天会实现一个对花进行分类的模型。