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  • 利用远程云服务器跑深度学习模型

    千次阅读 2020-03-16 18:06:47
    利用远程云服务器跑深度学习模型主要有三个问题需要解决。 一是深度学习环境的搭建,二是已搭建环境的保存,三是远程数据的传输。 深度学习环境的搭建 以阿里云为例,在购买服务器创建实例时,可以在镜像市场选择...

    利用远程云服务器跑深度学习模型主要有三个问题需要解决。

    一是深度学习环境的搭建,二是已搭建环境的保存,三是远程数据的传输。

    深度学习环境的搭建

    以阿里云为例,在购买服务器创建实例时,可以在镜像市场选择购买已经配置好环境装好驱动的镜像。其优点是可以省去大量自己配置环境和安装显卡驱动的时间;而缺点在于不能自己选择深度学习框架和其它软件的版本,在后续自己安装其他软件或者函数库时可能发生兼容问题。

    对于一台新购买的云服务器,深度学习环境的搭建无外乎安装Anaconda、TensorFlow或PyTorch,以及其他用于数据处理的库,例如numpy/pandas/matplotlib/sklearn/jupyter notebook,等等。另外还可根据需要安装keras,以及显卡驱动。

    Tensorflow与Python/GCC/CUDA/cuDNN的版本对应关系

    Tensorflow与Keras的版本对应关系

    具体教程在此不一一赘述。

     

    已搭建环境的保存

    对于自己配置环境的云服务器,可以制作自定义镜像保存,以便在释放实例后再次创建其他实例时可以快速创建环境。在每次创建实例时选择按量付费,选择自定义镜像,做玩一次实验后对数据做好备份(保存快照或者远程传输到本地电脑),然后释放实例。如此可以将费用降到最低。

    根据实例创建自定义镜像

    根据自定义镜像创建实例

     

    远程数据的传输

    在运行深度学习模型时,为了防止长时间无操作而导致远程连接断开,可以让模型在后台运行。

    source activate tensorflow_env # 激活深度学习环境
    nohup jupyter notebook & # 后台运行并将数据保存到nohup.out文件中
    nohup jupyter notebook --allow-root & # 如果是root用户
    
    ps -aux | grep jupyter # 查看jupyter notebook进程号,假设是1842
    kill -9 1842 # 停止后台运行
    

    如果需要远程传输数据,可以安装putty/scp/pscp。本地Windows系统请安装pscp.exe,将其放在C:\Windows\System32\文件夹下。

    # 将Windows本地的file.txt上传到远程Linux服务器
    # 服务器文件路径为:用户名@服务器公网IP:文件路径
    pscp E:\jupyter_notebook\workplace\file.txt root@服务器公网IP:/root/workplace
    
    # 将远程服务器上的数据下载到本地Windows文件夹
    pscp root@服务器公网IP:/root/workplace/data.npy E:\jupyter_notebook\workplace\data.npy

    以上。

     

    参考文章

    https://blog.csdn.net/Lo_Bamboo/article/details/78601328

    展开全文
  • 腾讯云: CentOs 7.0问题:写了段用Socket进行网络通信的代码,然后把服务端代码放到云服务器上,发现本地客户端连接不上,即使我已经在centos里开了端口解决:需要在Azure或腾讯云里手动开放端口(看上一篇)我就不...

    环境:

    Azure: CentOS 7.3
    腾讯云: CentOs 7.0

    问题:

    写了段用Socket进行网络通信的代码,然后把服务端代码放到云服务器上,发现本地客户端连接不上,即使我已经在centos里开了端口

    解决:

    需要在Azure或腾讯云里手动开放端口(看上一篇)

    我就不上图了。
    Azure: 虚拟机 -> 实例 ->进入虚拟机 -> 终结点
    腾讯云:安全组

    原因:

    暂不知道。。。求教

    展开全文
  • 云服务器跑Python程序

    万次阅读 2018-09-15 15:41:55
    最近在鼓弄这TensorFlow的模型,有些模型实在是太大了,CPU占用率100%不说,还一起来就个大半天,严重影响了学习的进度,所以由于手里刚有一个不大使用的云服务器,配置虽然不咋地,至少还能跑跑程序,所以开始...

         最近在鼓弄这TensorFlow的模型,有些模型实在是太大了,CPU占用率100%不说,还一跑起来就跑个大半天,严重影响了学习的进度,所以由于手里刚有一个不大使用的云服务器,配置虽然不咋地,至少还能跑跑程序,所以开始部署TensorFlow模型往上面跑。

    笔记本CPU占用率图:

    部署步骤:

    1、使用Xftp将程序和文件拷贝到云服务器上面

    2、使用Linux的nohup命令使得程序不因为终端关闭而被迫关闭

    nohup:

    nohup python main.py &  

    注意:Python脚本后面(&)!

    成功部署

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  • 服务器跑代码用到的工具

    千次阅读 2019-08-14 14:25:47
    FileZilla:传输文件极其方便 sudo apt-get install filezilla 注:装在自己电脑上 ...Tmux:服务器终端跑代码,可分窗口,还不会因为长时间没操作就断开连接停止代码 sudo apt-get install tmux ...

    FileZilla:传输文件极其方便

    sudo apt-get install filezilla

    注:装在自己电脑上

    主机:sftp://devops.ainnovation.com【写自己的主机】

    用户名、密码、端口按自己情况填写

     

     

    Tmux:服务器终端跑代码,可分窗口,还不会因为长时间没操作就断开连接停止代码

    sudo apt-get install tmux

     注:装在服务器上

    创建名为Session1的新会话:

    tmux new -s Session1

    查看后台+当前运行的会话:

    tmux ls

    退出当前会话并让其在后台运行:

    ctrl+b     ==》     d

    退出当前会话,同时终止运行:

    exit

    将会话重新加载到前台,或在会话中切换别的会话:

    tmux a -t Session1

    删除会话:

    tmux kill-session -t Session1

     

    展开全文
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