在服务器上安装深度学习环境服务器系统介绍系统：Linux Ubuntu16.04显卡：nvidia GeForce GTX 2080 Ti 内存：16G 磁盘空间：512G CPU: Intel®Xeon® W-2135 CPU @ 3.70GHz 编译器：gcc/g+±5.4 gcc/g+±5.4 python2.7一、更换系统源1.备份原来的更新源sudo cp /etc/apt/source
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2023-11-28 12:16:01
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可以的，当然深度学习他现在是属于高端的或者是中高端的一些业务需求场景的，一般来说要选择服务器也要选择高端一点的服务器，如果说你只是选择一些入门级的服务器，入门级的服务器可以治这些的话，那么肯定还是非常吃力的。 所以呢，建议大家选择更高端的一辆的服务器，比如说选择阿里云的计算性的一些通用型的服务器分担 ...
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2021-10-14 10:33:00
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文章目录一、root登录服务器二、挂载磁盘1、挂载概念2、查看磁盘情况（已挂载的信息）3、查看当前磁盘分区状况4、分区5、格式化7、挂载8、查看挂载后的情况9、实现自动挂载10、重启验证三、创建新用户1、添加新用户，用于以后登录，避免使用root用户出现误操作情况2、修改用户登录shell3、修改用户的附加组四、安装英伟达驱动1、查看Linux系统是否已经安装了Nvidia驱动2、下载Nvidi
本文是我在安装实验室服务器后做的总结，因为主要是参考他人的攻略，就没有放图。 主要是借鉴前辈们发的流程，加上了些我安装时遇到的一些问题，大家照着来基本能成功安装。 祝大家安装顺利。首先是我找到的三个很好的安装说明，覆盖了安装的全部过程，大家照着做就好了，同时参考下面的一些注意事项。系统安装和环境配置服务器装CentOS7系统配置过程centors7服务器显卡驱动安装一．制作U盘启动器 1.找个空U
还在为电脑没有很好的GPU而烦恼么，这个教程教你随时利用Colab中的Tesla K80显卡跑深度学习模型先从价格上感受下Tesla K80首先想体验Colab，必须先学会kexue上网，可以利用VPS买国外结点的服务器，利用Shadowsockes搭梯子，具体教程可以参考其他博主，在此不做赘述。关于有人问到kexue上网，就补充几点，如何kexue上网可以参照这位优秀博主的方法进行到第三步，安装
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2023-11-14 22:47:11
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介绍一款ubuntu改良版系统deepin：说到linux系统，比较流行的就是Centos，Ubuntu，redhat，Suse，包括大家专机爱用的ios苹果系统，大同小异，不过ios是unix内核。linux是unix的替代品，并且达到了青出于蓝而胜于蓝，毕竟开源，人多力量大。我们常用的linux系列形式是，要有图形化界面的话就用ubuntu，要做服务器基本用centos这种不带图形化界面的。之
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2023-10-11 10:59:45
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# 如何使用服务器跑深度学习：以图像分类为例
深度学习已经成为当今计算机视觉、自然语言处理等多个领域的重要工具。通过合理利用服务器资源，我们可以高效地训练和部署深度学习模型。本文将以图像分类问题为例，详细介绍如何使用服务器进行深度学习训练，并提供代码示例和流程图。
## 1. 项目背景
图像分类是计算机视觉中的一个基本任务，它涉及将输入的图像分配到预定义的类别中。在本案例中，我们将使用服务器
# GPU服务器如何跑深度学习项目方案
随着深度学习在各个领域的广泛应用，使用GPU加速训练模型已成为主流选择。本文将提供一个基于GPU服务器的深度学习项目方案，包括环境搭建、代码示例以及类图设计。
## 一、项目背景
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，然而，由于深度学习模型的复杂性，计算消耗较大，单纯依靠CPU进行训练往往达不到理想效果。因此，利用GPU进行加速训练能够
# 使用 VSCode 连接服务器跑深度学习项目
在深度学习领域，很多研究和应用需要强大的计算能力，通常我们会选择使用专门的服务器进行训练。为了提高开发效率，Visual Studio Code（VSCode）成为很多开发者的选择，因为它不仅仅是一个代码编辑器，更是一个强大的集成开发环境（IDE）。本文将讨论如何使用 VSCode 连接到远程服务器来执行深度学习任务，并提供代码示例和工具配置步骤
若租用的服务器在使用过程中网速特别慢，不止影响网站的运行，对于网站搜索引擎优化以及用户体会等也有很大的影响。从而间接影响企业的经济收益。那么要想解决这个问题，就要先来了解一下其中的原因。在服务器租用的过程中造成网速慢的原因如下：一、网络自身客观的问题，您想要连接的目标网站所在的服务器带宽不足或负载过大。超过了最大限度的带宽和承载能力，就承担不起这样的连接，那么最简单的处理办法就是请换个时间段再上或
文章目录前言一、准备工作二、环境搭建1.搭建服务器平台VScode服务器搭建FileZilla配置conda2.搭建Python环境平台三.复现过程1.克隆代码2.下载使用MS-COCO预训练的DETR模型3.下载HICO-DET, V-COCO 和HOI-A的注释文件4.下载数据集5.安装相关依赖6.可以把数据移到服务器机械硬盘上，只在目录下映射一个地址（可省略）7.训练模型8.测试模型 前言
技术的发展给我们的生活带来颠覆性的改变，如今什么技术最火热？从世界各个大型科技公司的布局来看，显然是人工智能。作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并产生出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的只能机器。一般认为人工智能的本质就是学习，因此就目前而言，深度学习技术是实现人工智能的基础，但是这一技术以来于对庞大数据的分析，一般的计算机性能支持不来，能支持的费用又太高。因此云服务器进入研究
美国当地时间4月5日，2016 GPU技术大会（GTC2016）在硅谷正式开幕，浪潮发布面向深度学习的三大计划并现场展示了NF5280M4、NX5460M4 两大异构计算平台，为不同规模、不同应用场景的用户提供高效的异构计算硬件基础设施选择。NF5280M4，“冠军级”异构计算平台NF5280M4是一款企业级的服务器产品，具有超强的扩展能力，可以支持2块GPU， 这款经典机型也一直伴随中国大学生超
在计算机时代的早期，一名极客的满足感很大程度上来源于能DIY一台机器。到了深度学习的时代，前面那句话仍然是对的。缘起
在2013年，MIT科技评论将深度学习列为当年十大科技突破之首。其原因在于，模型有其为庞大的网络结构，参数够多，学习能力够强，能配合大数据达到惊人的效果。而且，能自动学习特征，避免了“特征工程”这种繁琐的手工劳动。对于图像、音频和文字处理领域有极大的意义。因为最近在尝试用深度学习
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2023-12-28 22:52:51
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1.购买服务器我买了腾讯云轻量级服务器，默认系统为CentOS 7.6，我重装成ubuntu18。2. 搭建ubuntu可视化界面(没必要)参考链接：搭建 Ubuntu 可视化界面我在配置 VNC时失败了： 解决办法：Could not open lock file /var/lib/dpkg/lock - open (13: Permission denied 因为不是root登录，没有权限 总
文章目录前言1、安装OpenSSH2、vscode配置ssh3. 局域网测试连接远程服务器4. 公网远程连接4.1 ubuntu安装cpolar内网穿透4.2 创建隧道映射4.3 测试公网远程连接5. 配置固定TCP端口地址5.1 保留一个固定TCP端口地址5.2 配置固定TCP端口地址5.3 测试固定公网地址远程前言远程连接服务器工具有很多，比如XShell、putty等，可以通过ssh来远程连
10月12日突然对Ruby产生兴趣了，于是就找了本书《Programming Ruby 1.9》来看，结果被它迷上了。长期以来我一直认为我知道的各种编程语言都不够好，一直想自己设计一门语言。看了Ruby之后，发现的它的语法和语义正是我想要的，尤其是它的Mix in机制，是我寻找了好久的一个功能，Ruby有了，而且实现的很好，这一点很令人兴奋。唯一不同的是我想设计的是静态类型的语言，而Ruby是动态
1.安装anaconda安装之前先确定一下，你是否知道自己安装要哪个版本，如果知道，记得看看tensorflow和python的对应版本（第2点中有），我在笔记本配环境时不懂，安了python3.8和tensorflow2.0，后来跑模型需要tensorflow1.4，变动太多，只能修改tensorflow版本，弄好发现python版本不匹配，最高只支持3.6，所以还得改python。
# 连接远程服务器跑深度学习代码
在现代机器学习和深度学习的实践中，使用性能强大的远程服务器进行模型训练已成为一种趋势。这不仅能够提高训练效率，还能节省本地计算资源。本文将介绍连接远程服务器以及在上面运行深度学习代码的基本方法，帮助你更顺利地进行深度学习项目。
## 一、为什么使用远程服务器？
1. **计算资源**：许多深度学习模型对计算能力要求较高，因此通常会使用如GPU或TPU等高性能
前言最近利用实验室的计算服务器上的GPU进行神经网络模型的训练，但是由于是公共资源，自己没有sudo权限，不能直接通过pip install的方式安装自己想要的包，经过查阅资料发现可以通过在自己的用户根目录下创建一个tensorflow的虚拟环境，在该环境下进行包的安装以及tensorflow的使用等，记录在这里以便以后的查阅。这里使用CUDA 9.0 + cudnn v7进行环境的配置，这两种资
