Python服務器創建虛擬環境跑代碼

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一、前言

最近忙著在服務器上跑代碼

學習積累瞭一些經驗技巧

這裡用來記錄分享給大傢

二、創建虛擬環境用來跑代碼

下面我會以一個實例為模板，學習完之後，再刪掉

不會占用大傢的服務器

1、連接上服務器

比如我的連接方式為：ssh -p 你的編號 username-host

2、創建虛擬環境

這裡我以一篇代碼為例

創建虛擬環境

conda create -n KDDocRE python==3.7.4

3、進入虛擬環境

conda activate KDDocRE

4、安裝cuda

conda install cudatoolkit=10.2

如果速度有些慢的話可以考慮更換清華源

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

5、安裝PyTorch

這裡給大傢提供兩種方式安裝

pip3 install torch torchvision torchaudio 

或者

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

兩者都可以，但是一定要確認好你的版本號

官網在這裡

6、安裝Transformer

pip install transformers==4.8.2

這裡讀者註意一下，如果三方庫後面沒有加上版本號

會默認為安裝最新版本

如果已經安裝過瞭其他版本

可以考慮再次安裝指定版本

之前的版本會自動卸載（下圖二）

7、安裝numpy

pip install numpy==1.19.4

8、安裝apex

這個三方庫比較難安裝

git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

如有報錯請參考這篇文章

9、安裝opt-einusm

pip install opt_einsum==3.3.0

10、安裝axial-attention

pip install axial_attention==0.6.1

11、安裝ujson

pip install ujson

12、安裝tqdm

pip install tqdm

13、跑代碼

以上環境都配置完成

接下來可以用pycharm打開整個文件

我依然以上面那個項目為例

打開以後是這個樣子

然後使用pycharm遠程連接服務器開始愉快的跑代碼瞭

遠程連接服務器的文章在這

具體如何把代碼跑起來

一般項目中的READ.md都會有介紹

13、退出環境

conda deactivate

14、查看當前虛擬環境列表

conda env list

15、刪除環境

conda remove -n KDDocRE

如此以來，我們就完成瞭環境創建，跑代碼，刪除環境等操作

可以拿自己的項目練練手啦

到此這篇關於Python服務器創建虛擬環境跑代碼的文章就介紹到這瞭,更多相關Python創建虛擬環境內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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