本篇文章给大家谈谈远程linux服务器深度学习，以及Linux远程服务器管理软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、深度学习环境用linux还是windows?
- 2、深度学习环境搭建指南(pycharm专业版本+远程服务器)
- 3、你会在linux服务器上安装远程桌面吗?
- 4、做深度学习需要知道哪些linux指令?(持续更新)
- 5、深入Docker:Linux深度学习配置的神秘之旅
- 6、本地Windows系统连接远程Ubuntu系统的GPU服务器
深度学习环境用linux还是Windows?
1、在不考虑学习成本的情况下，Linux在深度学习领域表现更佳。如需考虑学习成本，可以***用Windows开发环境搭配Linux服务器进行训练，但这并非最佳选择。微软自身在训练神经网络时，同样倾向于使用Linux。因此，Linux在深度学习环境方面有其独特优势。
2、对于初学者而言，使用Windows系统进行深度学习实验常常会受限于系统环境，特别是当尝试在本地Windows系统上配置深度学习实验环境时，发现很多深度学习框架在Windows上仅支持单进程数据加载，无法充分发挥GPU的全部性能，而Linux环境则能提供更为流畅的操作体验。
3、码农喜欢用linux环境。个人觉着还是工作效率的问题，使用linux基本就不需要鼠标了，在键盘上可以解决很多问题。而且很多做深度学习的人还涉及到把训练好的网络进行部署的问题，一般部署的芯片跑的都是linux环境，就没必要一台电脑上安装上两个系统了。
4、首先，选择Windows 11 专业版和ubuntu 202作为操作系统。考虑到Linux环境在CUDA稳定性和AI项目支持度方面的优势，Linux系统成为深度学习首选。第二步是硬盘分区，通常***用2G SSD分区策略，其中第一根SSD全用于Windows系统，第二根SSD分两半，一半为Windows的E盘，另一半作为Ubuntu的系统盘。
5、深度学习环境在Docker上搭建指南（Linux和WSL版本）深度学习环境配置通常首选conda，但Docker作为虚拟化工具，因其灵活性和一致性，也逐渐被用于此场景。特别是对于Windows开发者，Docker可以避免破坏原环境，便于本地调试和在Linux服务器上保持代码的统一运行。以下是基于Docker搭建深度学习环境的关键步骤和原因。
深度学习环境搭建指南(pycharm专业版本+远程服务器)
1、搭建深度学习环境，主要包含Nvidia-docker，cuda，cudnn，anaconda，python以及pycharm专业版与远程服务器连接的步骤。以下为详细操作指南。首先，配置深度学习环境服务器（cuda+cudnn+anaconda+Python）在GPU服务器上。参考Nvidia-docker教程进行配置。
2、在使用PyCharm进行远程开发与调试时，需注意保持本地与远程代码的一致性，特别是在调试服务器的配置与使用过程中。同时，了解如何配置与管理网络连接，解决校园网或特定网络环境下可能遇到的限制与问题，确保开发与调试的顺利进行。
3、打开Anaconda的安装路径下的Scripts文件夹，在此处打开cmd，（点击路径后空白处输入cmd回车进入）输入conda create -n xuzt_pytorch python=7，回车。这里xuzt_pytorch是自己定义的环境名字，python=7是使用7的python版本。等待时输入y再回车。
4、本文将以知名大语言模型项目FastChat为例，展示如何在本地电脑上调用服务器硬件***进行深度学习代码的远程调试与运行。准备工作 在开始之前，确保具备以下条件：GPU服务器的IP地址、用户名及密码。FastChat项目已通过Git克隆到服务器的指定位置，例如：/data0/csw/FastChat。安装了专业版PyCharm。
5、Anaconda安装与配置首先，访问PyTorch***获取最新版本的Anaconda安装包，推荐从国内[_a***_]下载以提升速度。安装后，可能需要手动环境变量，确保conda可正常使用。同时，可以配置清华源镜像以优化conda的网络访问。 CUDA安装检查电脑是否已安装CUDA，如未安装或需特定版本，请参考相关教程。
你会在linux服务器上安装远程桌面吗?
1、服务器是否需要安装远程桌面，取决于具体需求。个人管理服务器时，通常会***用SSH终端进行调试和编辑远程代码文件，使用***TP进行文件传输。对于习惯图形界面操作的用户，服务器上可能安装了远程桌面软件，以便于小白用户操作。
2、使用SSHLinux服务器：首先，你需要为你的Linux系统设置SSH服务器，它可以帮助你远程登录到Linux服务器，以及连接到其他的Linux系统。这是设置远程登录到Linux的基本步骤，必须完成才能继续操作。
3、它提供远程控制、桌面共享和文件传输功能，无需安装，只需在两台计算机上运行TeamViewer即可建立连接。首次启动会自动生成伙伴ID，输入对方ID即可快速建立连接。Teamviewer面向个人免费使用，但有广告干扰。
4、要实现远程桌面，首先要下载一个向日葵软件。linux版本的软件可以在官方网站上下载。我们应该区分，不要下载到其他操作系统的版本，否则就不能使用。
做深度学习需要知道哪些linux指令?(持续更新)
jupyter notebook - 操作与命令在深度学习项目中，jupyter notebook是一个强大的工具，支持在代码中执行Linux命令。使用叹号（！）前缀可直接调用系统命令，如find与ls。这些命令可极大地提升代码的执行效率。 sh - 替换工具当需要在脚本中执行Linux命令时，可以使用sh作为替代方案。
涉及模型包括但不限于Pytorch、LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、CNN、RNN、LSTM、GAN、Tran***ormer、Bert、R-CNN、Yolo、GCN、GAT、graphS***E等，内容持续更新。
Python学习路线。第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
深入Docker:Linux深度学习配置的神秘之旅
1、安装Nvidia-Docker，编写并运行脚本，测试安装：...接着，通过Github安装Docker-Compose，验证安装：...深度学习环境Docker镜像配置从Docker Hub拉取适合的CUDA基础镜像，如PaddlePaddle和Pytorch的兼容版本，如nvidia/cuda：12-cudnn8-devel-ubuntu04。
本地Windows系统连接远程Ubuntu系统的GPU服务器
搭建本地Windows系统与远程Ubuntu系统之间GPU服务器的连接，实现深度学习任务的远程操作。首先，确保在两台电脑上分别安装Win10系统（命名为W1）与Ubuntu系统（命名为U1），并确保系统运行稳定。在操作过程中，W1系统需安装Anconda与Pycharm，而U1系统则需要Linux版本的anconda，建议先下载对应版本的安装包。
接着，安装Linux子系统。在Microsoft Store中搜索并下载任意版本的Ubuntu，这里使用的是Ubuntu 204。安装完成后，在任务栏搜索Ubuntu打开应用，并等待其完成基本配置。在CMD命令行中输入wsl -l检查安装情况，前两个即为安装好docker后自动配置的。然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。
在此处启用“适用于Linux的Windows子系统”复选框，然后单击“确定”。系统将提示您重新启动计算机。现在，您可以像坐在PCLinux前一样使用Linuxshell，或者就好像您远程连接到运行Linux的服务器一样。你只需要知道Linux命令。
Ubuntu系统同样内置了用于查看GPU的`nvidia-***i`指令，需先安装GPU驱动。此指令仅输出当前信息，无法实时更新。利用`watch`指令，每0.1秒刷新GPU信息，实现实时监控。对于Windows系统，通过快捷键`Ctrl + Alt + Delete`调出任务管理器，点击“详细信息”和“性能”按钮，即可查看CPU、内存及GPU占用情况。
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