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Python服務器創建虛擬環境跑代碼

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　　本文主要介紹了Python服務器創建虛擬環境跑代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧


　　一、前言


　　最近忙著在服務器上跑代碼


　　學習積累了一些經驗技巧


　　這里用來記錄分享給大家


　　二、創建虛擬環境用來跑代碼


　　下面我會以一個實例為模板，學習完之后，再刪掉


　　不會占用大家的服務器


　　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


　　這里我以一篇代碼為例

01.png

　　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


　　這里給大家提供兩種方式安裝


　　pip3 install torch torchvision torchaudio
　　或者
　　conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2-c pytorch

03.png

　　兩者都可以，但是一定要確認好你的版本號


　　官網在這里


　　6、安裝Transformer

　　pip install transformers==4.8.2


　　這里讀者注意一下，如果三方庫后面沒有加上版本號


　　會默認為安裝最新版本


　　如果已經安裝過了其他版本


　　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）

04.png

　　7、安裝numpy

　　pip install numpy==1.19.4

05.png

　　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

06.png

　　10、安裝axial-attention

　　pip install axial_attention==0.6.1

07.png

　　11、安裝ujson

　　pip install ujson

08.png

　　12、安裝tqdm

　　pip install tqdm

09.png

　　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


　　打開以后是這個樣子


　　然后使用pycharm遠程連接服務器開始愉快的跑代碼了


　　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，我們就完成了環境創建，跑代碼，刪除環境等操作


　　可以拿自己的項目練練手啦


　　到此這篇關于Python服務器創建虛擬環境跑代碼的文章就介紹到這了,希望給大家帶來幫助。

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