技术标签: python tensorflow 机器学习 深度学习 anaconda
日常如果我们的个人电脑满足不了某些机器学习/深度学习程序运行需求的话,一般需要在实验室或者公司服务器上跑自己的代码,这里介绍一下如何在linux服务器上运行机器学习/深度学习python程序。
下载Anaconda
$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh # 64位系统
$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86.sh # 32位系统
安装Anaconda
bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh # 安装上面下载的文件
一路yes下去即可,但如若最后一步让你添加路径时来自不可抗拒的因素使得你没有Yes,那也不用担心,就是后面操作会一直报错而已哈哈哈(莫慌,解决方法请往下看)
首先 vim ~/.bashrc
在最后添加 export PATH=$PATH:/home/username/anaconda3/bin
(这是你的bin文件所在的目录路径)
然后退出保存之后记得刷新bash
source ~/.bashrc
(不过后面报错的时候也会提示你怎么操作的,还蛮良心的)
测试Anaconda是否安装成功
conda --version
如果成功显示Anaconda的版本,那么恭喜你就安装成功啦(安装之后,会在安装目录下生成anaconda的文件夹)
然后就到了我们的重头戏,创建Anaconda虚拟环境了!(是不是有点小激动呢!)
conda create -n your_env_name(你自己取个好听的名字) python=X.X(你想创建的虚拟环境的python版本号,比如3.6)
创建之后就可以激活你的虚拟环境了
source activate your_env_name(你取的虚拟环境名称)
这样环境配置就大功告成了!然后就可以随心所欲、肆无忌惮的安装你想要的python包了!
conda install package_name(比如tensorflow)
顺便说一下如何删除包
conda remove package_name
注意用完之后别忘了注销虚拟环境哟
source deactivate
首先激活你创建的conda虚拟环境
source activate your_env_name(你取的虚拟环境名称)
(可用conda env list查看)
然后进入
python
然后想编辑一段代码并保存的话就一般用vim即可(使用很简单,网上一堆教程)
当然,最常用的一般都是想上传本地的程序代码去服务器跑啦,所以接下来说明以下如何在Linux服务器上运行本地已经编写好的机器学习/深度学习python程序
首先需要下载Xftp(360软件管家或者网上百度搜破解版下载即可)。
然后打开Xftp,登陆链接你的服务器账号,然后将要跑的程序和相关文件从左侧拖至右侧即可完成文件的上传。
然后在Xshell进入到相关目录直接运行python3 test.py就好啦!
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