新手小白怎么通过云服务器跑pytorch？
美国、香港服务器
新手小白怎么通过云服务器跑pytorch？
09-29 来源:
新手小白通过云服务器跑 PyTorch，可以按照以下步骤进行：
选择云服务器平台：
评估需求：确定自己的项目对 GPU 或 CPU 的需求。如果涉及到大量的深度学习训练和复杂计算，建议选择带有 GPU 的云服务器；如果只是简单的测试或小型项目，CPU 云服务器可能就足够了。
选择平台：目前市面上有很多云服务器提供商，如阿里云、腾讯云、华为云等。可以根据价格、性能、服务等因素选择适合自己的平台。
配置服务器环境：
登录服务器：
获取登录信息：在购买云服务器后，云服务提供商会提供服务器的 IP 地址、用户名和密码等登录信息。
选择登录工具：对于 Windows 系统，可以使用 Mobaxterm、Xmanager 等工具；对于 Mac 系统，可以使用 RoyalTSX 等。打开登录工具，输入服务器的 IP 地址、用户名和密码，即可登录到服务器。
安装必要的软件包：
安装 Anaconda：Anaconda 是一个包含了常见科学计算包的 Python 发行版，可以方便地创建互相隔离的虚拟环境。可以从 Anaconda 官网下载对应的安装脚本（.sh 文件），然后在服务器上通过命令行运行该脚本进行安装。安装过程中，按照提示进行操作，一般默认设置即可。
创建虚拟环境：打开终端，输入conda create -n <虚拟环境名称> python=
来创建一个新的虚拟环境。例如，conda create -n pytorch_env python=3.8。创建完成后，使用conda activate <虚拟环境名称>激活该环境。安装 CUDA（如果使用 GPU）：PyTorch 需要利用 GPU 进行加速计算，因此需要安装 NVIDIA 的 CUDA Toolkit。不同的云服务器平台可能已经预装了 CUDA，或者需要你自行安装。可以查看云服务提供商的文档或在 NVIDIA 官网找到对应的安装指南。
安装 PyTorch：
确定 PyTorch 版本：在 PyTorch 官网选择与服务器的 CUDA 版本和 Python 版本相匹配的 PyTorch 版本。
使用 conda 或 pip 安装：在激活的虚拟环境中，使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit= -c pytorch命令（如果使用 conda）或pip install torch torchvision命令（如果使用 pip）进行安装。例如，如果你的 CUDA 版本是 11.3，可以使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch。
部署和运行 PyTorch 模型：
上传代码和数据：将本地的 PyTorch 代码文件和数据集上传到云服务器。可以使用 SFTP 工具（如 FileZilla 等）或者直接在登录工具中拖拽文件到远程终端窗口完成上传。
运行代码：在服务器上进入代码所在的目录，使用python <代码文件名>.py命令运行 PyTorch 代码。在运行之前，可以先编写一些简单的测试代码来验证 PyTorch 是否正确安装并能使用 GPU。例如，可以运行以下代码来检查 GPU 是否可用：
python
复制
import torch
print(torch.cuda.is_available())
如果输出True，则表示 GPU 可用，可以正常运行使用 GPU 加速的代码；如果输出False，则需要检查 CUDA 和 PyTorch 的安装是否正确。
监控和管理：云服务提供商通常会提供监控和管理工具，可以帮助你实时监测服务器的运行状态，如 CPU 使用率、内存使用情况、GPU 使用率等。可以根据这些信息来调整代码的运行参数或优化服务器的配置。
三二互联专业提供香港VPS,美国VPS主机,香港云服务器租用等业务香港美国到大陆CN2 GIA速度最快
