怎么通过云服务器跑pytorch？
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怎么通过云服务器跑pytorch？
11-25 来源:
以下是通过云服务器运行 PyTorch 的详细步骤：
一、选择云服务器并配置环境
选择云服务提供商
常见的云服务提供商有阿里云、腾讯云、亚马逊 AWS、微软 Azure 等。根据自己的预算、需求和地域等因素选择合适的云服务器。例如，如果你主要面向国内用户，阿里云和腾讯云可能在国内的网络延迟等方面有一定优势。
创建云服务器实例
登录到所选云服务提供商的控制台，按照其向导创建云服务器实例。在这个过程中，需要选择操作系统（如 Ubuntu、CentOS 等）。对于 PyTorch 运行来说，Ubuntu 是一个比较流行的选择，因为它有广泛的软件包支持。同时，要根据你的预期工作负载选择合适的实例类型，包括 CPU 核心数、内存大小、存储容量等配置。
连接到云服务器
可以使用 SSH（Secure Shell）工具连接到云服务器。在本地计算机上打开终端（如果是 Windows 系统，可以使用 Putty 等工具），输入以下命令（以 Ubuntu 系统为例）：
plaintext
复制
ssh -i [你的私钥文件路径] [用户名]@[云服务器公网IP地址]
例如，如果你使用默认的 Ubuntu 用户 “ubuntu”，私钥文件为 “mykey.pem”，云服务器公网 IP 为 “123.45.67.89”，则命令为：
plaintext
复制
ssh -i mykey.pem ubuntu@123.45.67.89
安装基础软件包和依赖项
在连接到云服务器后，需要更新系统软件包列表并安装一些基础的软件包和依赖项。以 Ubuntu 系统为例：
plaintext
复制
sudo apt update
sudo apt install -y python3 - pip
这两条命令分别用于更新软件包列表和安装 Python3 的包管理器 pip。
二、安装 PyTorch
创建虚拟环境（可选但推荐）
使用虚拟环境可以隔离不同项目的 Python 依赖，避免版本冲突。可以使用venv或conda来创建虚拟环境。以venv为例：
plaintext
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python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
第一条命令创建一个名为 “myenv” 的虚拟环境，第二条命令激活该虚拟环境。在虚拟环境激活后，后续安装的 Python 包都将安装在这个隔离的环境中。
安装 PyTorch
根据你的云服务器的硬件配置（CPU 或 GPU）和 PyTorch 版本需求，选择合适的安装命令。
CPU 版本安装：如果你的云服务器没有 GPU 或者你只想使用 CPU 进行计算，可以使用以下命令：
plaintext
复制
pip install torch torchvision torchaudio
GPU 版本安装（以 NVIDIA GPU 为例）：首先，要确保你的云服务器已经安装了 NVIDIA 驱动程序并且支持 CUDA。然后，可以按照以下命令安装支持 GPU 的 PyTorch：
plaintext
复制
pip install torch torchvision torchaudio --index - url https://download.pytorch.org/whl/cu118
这里的 “cu118” 表示该 PyTorch 版本是针对 CUDA 11.8 编译的，你需要根据你的 CUDA 版本进行调整。安装完成后，可以通过以下 Python 代码验证 PyTorch 是否安装成功：
python
复制
import torch
print(torch.__version__)
if torch.cuda.is_available():
print(torch.cuda.get_device_name())
运行这段代码，如果正确输出 PyTorch 版本号，并且如果有 GPU 可用，还会输出 GPU 的名称，就说明 PyTorch 安装成功了。
三、运行 PyTorch 代码
上传代码到云服务器
可以使用 SCP（Secure Copy）命令将本地的 PyTorch 代码文件上传到云服务器。例如，如果你有一个名为 “my_pytorch_code.py” 的文件在本地的 “/home/user/code” 目录下，要上传到云服务器的 “/home/ubuntu/code” 目录下，可以使用以下命令：
plaintext
复制
scp -i [你的私钥文件路径] /home/user/code/my_pytorch_code.py [用户名]@[云服务器公网IP地址]:/home/ubuntu/code/
在云服务器上运行代码
登录到云服务器并激活之前创建的虚拟环境（如果有），然后进入代码所在的目录，使用以下命令运行 PyTorch 代码：
plaintext
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python my_pytorch_code.py
代码中的内容可以是简单的神经网络训练，例如：
python
复制
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个简单的神经网络
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
net = Net()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01)
# 生成一些随机输入数据
input_data = torch.randn(100, 10)
target_data = torch.randn(100, 1)
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
output = net(input_data)
loss = criterion(output, target_data)
loss.backward()
optimizer.step()
print("Training finished")
这段代码定义了一个简单的线性神经网络，使用随机生成的数据进行训练，通过运行这个代码可以在云服务器上利用 PyTorch 的计算能力进行神经网络的训练。
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