一、利用Autodl租赁服务器并配置pytorch环境 1.激活Conda及虚拟环境构建: 2.安装PyTorch 3.Auto DL学术加速 4.注意事项 二、利用Termius连接服务器 三、利用FileZilla管理文件 四、使用torchvision内预训练Faster R-CNN 1.安装torchvision 2.使用预训练的Faster R-CNN 一、利用Autodl租赁服务器并配置pytorch环境 Autodl...
在弹出的对话框中点击“Configuration”,然后点击左上角的加号,选择“SFTP”连接方式。 在弹出的对话框中输入连接名称,例如“AutoDL实例”,然后点击“Next”按钮进入SFTP配置界面。 在SFTP配置界面中输入SFTP服务器的IP地址或域名、端口号、用户名和密码等信息,并设置Root Path和Deployment Path等映射关系。 点击“Test ...
在基础镜像中选择:PyTorch / 1.10.0 / 3.8(ubuntu20.04) / 11.3 ,或者其他镜像只要保证CUDA>=10.2就行。 配置镜像 等待创建完成后,选择开机。 可以直接在AutoDL提供的JupyterLab中打开,也可以选择使用ssh远程连接。 配置环境 Github仓库克隆 针对github等平台仓库,AutoDL提供了学术资源加速,打开终端后,在终端中输入:...
保存并关闭配置文件后,您需要运行source <配置文件>以使更改生效。 运行Flat-Lattice: 设置完环境变量后,您可以在AutoDL上运行Flat-Lattice了。在命令行中输入flat-lattice命令即可启动程序。如果一切顺利,您应该能够看到Flat-Lattice的输出信息。请注意,以上步骤是一个基本的指导,具体细节可能因您的系统和AutoDL的版本而...
autodl环境配置tensorflow autotools是个系列工具,主要由autoconf、automake、perl语言环境和m4等组成,所包含的命令有5个: 下图是autotools使用的流程图: autotools的安装: apt-get install autoconf automake autotools-dev m4 1. autotools使用简单实例如下:
autodl3-配置深度学习环境 1.激活conda 在jupyterlab终端输入vim~/.bashrc 首先输入i,进入编辑模式 在最后加上路径:(minconda路径) 按esc:wq保存退出 刷新 ---以上或者直接 使用autodl-使用1
AutoDL 提供多种计算资源选择,包括 3090、4090、A100 和 A800 等,满足不同用户的需求。🚀用户只需一键操作,即可配置好 Anaconda 环境,并支持 PyTorch 和 TensorFlow 等经典深度学习框架。同时,还能一键配置 YOLO 和 MMdetection 等经典模型环境。用户还可以保存自己的配置环境,方便下次使用。🔧AutoDL...
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1.安装pytorch 3090镜像如果是 则 复制安装即可 2080镜像 使用1.9版本的pytorch:Previous PyTorch Versions | PyTorch --- 配置其他环境 安装d2l包: 更新jupyter:后期更新autodl文档用于jupyter 导入到自己的虚拟空间 成功! 2080镜像打开K: 3090镜像打开K:
开发插件(需配置Remote-SSH)1.登录AutoDL选择开机的实例获取SSH登录信息2.本地VSCode配置Remote-SSH打开您本地的VSCode开发插件菜单,在扩展程序中搜素Remote-SSH并安装3.SSH连接并登录您远端租用的实例按照图示进行点击,完成添加SSH主机获取并复制您实例的登录信息登录指令图示以ssh -p 38909 root@region-1.autodl.com...