想租用显卡训练自己的网络?AutoDL保姆级使用教程(PyCharm版)

各位小伙伴们大家好~
不知道各位同学在科研过程中是否有这样的苦恼

  • 电脑无显卡。难不成我要用CPU跑实验吗?救救我吧
  • 电脑显卡算力太低。训练过程慢慢慢慢慢,等半天都出不来结果
  • 电脑显卡显存不够,batchsize稍微高一点点,就要爆显存
  • 实验室的公用的服务器需要排队,等等等等等各种等
  • ……

那么今天,小编给大家带来了显卡租用的教程,真心好用,可以有效解决你的“算力难题”
他就是,国内云算力的天花板,AutoDL!!!
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步骤1 AutoDL创建实例

AutoDL链接:https://www.autodl.com/home
在左上角的算力市场里,选择适合自己的显卡
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然后点击蓝色按钮,并选择自己的深度学习框架及版本(PyTorch、TensorFlow等),完成后点击右下角立即创建!
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步骤2 Pycharm内配置

这个时候会自动跳转至控制台界面,大家就可以看到自己租用的机器了,有两个地方很重要是我们要用到的,一个是SSH,还有一个就是密码

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打开Pycharm,然后看右下角
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点击编辑器,也就是右边的红色框框,依次选择“添加新的解释器->SSH”
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然后你就会看到
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还记得步骤1里的SSH和密码吗?对的没错,我们先复制SSH
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然后把SSH复制至主机栏里,内容比较长,我们把光标移动至首部,可以看到如下内容,接下来,把@前面的端口号(57216)填入端口中,然后把@符号前面的内容全部删除,并在用户名一栏中,填写root,点击下一步

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点击确定
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把密码复制过来填入,点击下一步
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当你看到如下界面时,就已经创建成功了!我们继续点击下一步
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步骤3 配置相关路径

经过上面的操作,现在你可以看到如下界面,不要急,和小编一步一步来
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依次点击“系统解释器->同步文件夹右边的图标->远程路径右边图标”,配置自己的关联路径,然后点击创建
什么是关联路径呢?其实就是你本地的项目文件夹,和实例(服务器)中的文件夹,两个是相同的内容
不想配置的同学,也可以直接使用默认路径(如何选择合适的路径见文末),接下来我们以默认路径继续在这里插入图片描述

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这个时候大家可以看到,Pycharm的解释器,已经变成了我们租用的实例,项目内的所有文件,也都自动上传至了服务器(可能需要等一会儿)
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步骤4 成功

本地直接使用云显卡运行代码

我们随便运行一下
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可以看到运行窗口上面的路径,已经变成了服务器的路径,这个时候就已经代表成功了
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在AutoDL网站上使用

点击这个JupyterLab
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点击终端
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你就进入了Linux的命令行界面,这里需要一些基本的linux指令知识。小编给大家列举些最常用最简单的,详细大家很快就能学会
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  • ls 显示当前路径内容
  • cd … 返回上一级目录(cd空格两个点)
  • cd 【路径名】 打开【路径名】
  • python 【python文件名】,运行py文件

我们实操一遍,去我们关联的路径
这里我们先后使用了

  • ls,查看当前路径文件
  • cd …,返回上一级
  • ls,查看当前路径文件
  • cd tmp ,打开tmp
  • ls,查看当前路径文件
  • cd pycharm_project_272/ ,打开pycharm_project_272文件夹,注意,这个文件夹,就是在步骤3.1里面的路径
  • ls,查看当前路径文件 ,可以看到我们在本地创建的main.py文件就在这里
  • python main.py,运行py文件

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文末小提示,帮助文档是个好东西,写的非常清楚,有其他进阶问题的小伙伴们可以多在这里面看看
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