正文

准备

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​ 下载 MobaXterm：https://en.softonic.com/download/moba/windows/post-download

登录

​ MobaXterm 下 Session，打开 Session settings，Remote host 中输入 10.188.65.154，Specify username 中输入自己的用户名，Port 用 22，不变。

​ Remote environment 默认选择的是 Interactive shell，如果选择 Gnome desktop 则会打开 Ubuntu 的可视化界面。

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​ 进服务器：

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常见命令

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​ 查看现在谁在线：

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伟哥   pts/0        2023-06-24 09:53 (10.62.62.XXX)
伟哥   pts/1        2023-06-24 09:59 (10.62.62.XXX)
伟哥   pts/2        2023-06-25 08:26 (10.62.62.XXX)
guanz pts/3        2023-06-25 19:43 (10.91.140.XXX)
伟哥   pts/4        2023-06-23 08:17 (10.62.62.XXX)
伟哥   pts/5        2023-06-23 15:48 (10.62.62.XXX)
伟哥   pts/6        2023-06-23 15:36 (10.61.20.XXX)
伟哥   pts/8        2023-06-23 15:56 (10.61.20.XXX)

nvidia-smi

​ 查看显卡状态：

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nvidia-smi
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Sun Jun 25 20:11:14 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.85.02    Driver Version: 510.85.02    CUDA Version: 11.6     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:65:00.0 Off |                  N/A |
| 30%   58C    P2   104W / 320W |   9514MiB / 10240MiB |     19%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      1348      G   /usr/lib/xorg/Xorg                  9MiB |
|    0   N/A  N/A      1614      G   /usr/bin/gnome-shell                6MiB |
|    0   N/A  N/A   3562342      C   python                           5767MiB |
|    0   N/A  N/A   3567780      C   python                           3727MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

ps

​ 可以看到 PID 3562342 在使用，查看使用用户：

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ps -f -p 3562342
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UID          PID    PPID  C STIME TTY          TIME CMD
伟哥     3562342 3542160 99 09:33 ?        10:42:43 python occupyGPU_5G.py

服务器联网

firefox

​ 登陆校园网，打开火狐浏览器：

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firefox

​ 地址栏输入 202.206.1.231，登录校园网，即可联网。

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ping

​ 检查服务器是否连上校园网：

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ping www.baidu.com
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PING www.a.shifen.com (220.181.38.150) 56(84) bytes of data.
64 比特，来自 220.181.38.150 (220.181.38.150): icmp_seq=1 ttl=51 时间=9.12 毫秒
64 比特，来自 220.181.38.150 (220.181.38.150): icmp_seq=2 ttl=51 时间=9.05 毫秒
64 比特，来自 220.181.38.150 (220.181.38.150): icmp_seq=3 ttl=51 时间=9.02 毫秒
64 比特，来自 220.181.38.150 (220.181.38.150): icmp_seq=4 ttl=51 时间=9.03 毫秒

服务器上安装 anaconda

​ 从 Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 里下载想要的 conda 版本：Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh，拷贝到服务器目录：

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​ 卸载旧的 Anaconda：

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rm -rf ~/anaconda3

​ 删除其它文件：

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rm -rf ~/.condarc ~/.conda

​ 安装之：

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chmod u+x Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
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bash ./Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

​ 修正 .bashrc 中有关 conda 的部分：

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export PATH=$PATH:/usr/bin/:$PATH
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/guanz/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/guanz/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
      . "/home/guanz/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"  # commented out by conda initialize
    else
      export PATH="/home/zhij/anaconda3/bin:$PATH"  # commented out by conda initialize
    fi
fi
unset __conda_setup

​ 从根目录下 .condarc 下设置镜像（写博客的这天清华镜像好像寄了，换阿里）：

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ssl_verify: False
channels:
  - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
show_channel_urls: True

在服务器安装 conda 环境

conda create

​ 设置好镜像后，此时才可以创建虚拟环境，不然容易寄。

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conda create -n blender python=3.9

conda info --envs

​ 查看环境信息：

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conda info --envs
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# conda environments:
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base                  *  /home/guanz/anaconda3
SRNet                    /home/guanz/anaconda3/envs/SRNet
blender                  /home/guanz/anaconda3/envs/blender

conda remove

​ 移除某个环境：

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conda remove -n XXX --all

pip install

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pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

​ 如果清华镜像寄了，就试试阿里镜像：

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pip install pillow -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

将本地环境迁移到服务器上

​ 如果在学校服务器上安装环境过于麻烦，可以考虑在 win11 下的 ubuntu 子系统下先装好对应的环境，然后将这个环境迁移至服务器上，我们以一个 pytorch 的环境为例。

​ 先在本机上整一个带 pytorch 1.13.1，cuda 11.6 的镜像（学校的服务器 cuda 是 11.6 的）

​ 从 download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载 torch-1.13.1+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl 和 torchvision-0.14.1+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl。

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conda create -n pytorch python=3.9
conda activate pytorch
pip install torch-1.13.1+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install torchvision-0.14.1+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

conda pack

​ 将虚拟环境 pytorch 打包成 pytorch.tar.gz 并保存到当前目录中。

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conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz

将生成的 pytorch.tar.gz 拷贝到服务器。

​ 在服务器根目录下：

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cd ./anaconda3/envs
mkdir -p pytorch

​ 将 pytorch.tar.gz 里的内容解压到 ./anaconda3/envs/pytorch/ 中：

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tar -xzf ../../pytorch.tar.gz -C pytorch

​ 查看是否迁移完成：

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conda env list
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base                  *  /home/guanz/anaconda3
pytorch                  /home/guanz/anaconda3/envs/pytorch

​ 查看环境是否可以使用：

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python
Python 3.9.16 (main, May 15 2023, 23:46:34)
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import torchvision
>>> torch.cuda.is_available()
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True

PyCharm 连接服务器

​ 新建一个项目testGpu，里面有一个 .py 文件 testGpu.py：

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import torch

flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)
ngpu = 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())

开跑！

​ 在 PyCharm 专业版中设置解释器，On SSH...：

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​ 设置对应的参数：

  • Host：10.188.65.154
  • Port：22
  • Username：guanz

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​ 设置相应的密码：

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​ 设置相应的解释器：/home/guanz/anaconda3/envs/pytorch/bin/python：

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​ 开跑！可以看到可以跑，但是显存全被伟哥占光了orz

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True
cuda:0
NVIDIA GeForce RTX 3080
Traceback (most recent call last):
  File "/tmp/pycharm_project_2/testGpu.py", line 10, in <module>
    print(torch.rand(3,3).cuda()) 
RuntimeError: CUDA error: out of memory
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

Process finished with exit code 1

代码同步

​ Deployment → Configuration：

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​ 设置 Connection：

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​ 设置 Mappings：

  • Local path：本地目录
  • Deployment path：服务器目录

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​ 设置好后，就可以进行 Upload、Download 等操作：

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​ Options 中如果将 Upload changed filesautomatically to the default server 设为 On explicit save action (Ctrl+S)，则可以在每次保存的时候就上传代码：

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Winscp

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​ Winscp 软件可以很方便从本机和服务器之前传输文件。

如果我润回家了还想用冀大服务器怎么办

冀大 VPN

​ 得用这个 河北大学校园网VPN系统 (hbu.cn) 但是好像不知道密码，寄！

​ 还是找人帮忙开机吧……谢谢伟哥！

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