【Linux】从零开始配置新的服务器的机器学习环境

终端远程登录

ssh -p [端口号]  [服务器用户名]@[服务器IP]

或者

ssh [用户名]@[主机地址]

第二种的前提是在.ssh\config中配置了host

安装文本编辑器vim

主要用于后续的文本编辑,个人比较习惯用vim,根据自己喜好选择


更新apt

sudo apt update

安装文本编辑器vim

sudo apt install vim

1.修改服务器名称密码

修改服务器名称

sudo hostname new_hostname

new_hostname为你新输入的服务器名称

修改服务器密码

在服务器终端

passwd

输入旧密码与新密码即可更新

2.服务器免密登录

在本地输入

ssh-keygen -t rsa

生成ssh公钥,进入id_rsa.pub文件中获取

vim ~/.ssh/id_rsa.pub

将内容复制下来


在服务器输入

ssh-keygen -t rsa

然后输入

vim ~/.ssh/authorized_keys

将本地保存的ssh公钥输入文件中并保存
修改文件权限

cd ~/.ssh
chmod 600 authorized_keys

即可配置免密登录

3.安装conda

在服务器使用

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

下载完成后使用

sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装,然后一直回车到输入yes的地方
安装成功后,需要退出服务器重新进入才可以正常使用


如果还是不能正常使用,则需要配置环境变量

vim ~/.bashrc

输入i进入编辑模式,在末尾添加

export PATH=/home/Your_name/anaconda3/bin:$PATH

Your_name为自己的用户名
然后按esc后输入:wq保存并退出,然后输出

source ~/.bashrc

更新配置即可

4.创建pytorch环境

使用指令

conda create -n pytorch  python=3.8

其中的pytorch是自己环境的名称,可以取自己喜欢
可以使用

conda list env

查看现有环境

5.配置镜像环境

使用vim 打开~/.condarc

vim ~/.condarc

i进入编辑模式,输入

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

后按esc,然后输入:wq保存并退出

pip换源,直接执行

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6.安装pytorch

进入pytorch官网
找到
在这里插入图片描述
只用安装cuda版本就可以了
选好系统和版本复制指令到终端运行

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