从0开始使用腾讯云GPU服务器

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< ">很多同学表示：出国没办法带GPU主机or MacOS不方便安装外接显卡

< ">在此演示一种基于腾讯云（阿里云/Google云相同）的GPU主机训练的配置指南

< ">在本文将讲解三种方法，配置难度依次升高：

< ">1.SSH到GPU主机，然后使用shell命令运行python代码，完成模型训练

< ">2.GPU主机开放Jupyter Web服务，浏览器中连接主机运行python代码

< ">3.P怎么样 引流ycharm连接到远程GPU主机，在Pycharm中运行代码

< ">PS：本文选择腾讯云服务器的原因单纯是因为便宜，没有任何可用性/并发行/稳定性的侧重。

< ">只要是SSH，那么连接方法都是通用的。意味着如果有连接实验室服务器的经验就会简单很多。有所不同的是实验室服务器训练时所需数据集可以在服务器磁盘上，而云服务器的训练数据需要额外存储/本地上传。

< ">1.示例代码在CPU的训练时间（1.8GHz i5，8G DRAM）需要62.9秒

< ">

< ">2.腾讯云官网cloud.tencent.com，点击购买

< ">

< ">3.选择机器配置

< ">一定要选【自定义配置】【按量计费】【地区选跟自己近的】【GPU机型】【具体机型看实际需要-此示例选择最便宜的P4】【镜像市场-GPU服务器Ubuntu 18.04带tensorflow】【按使用流量】

< ">4.在镜像市场中选择镜像

< ">

< ">5.配置机器

< ">【端口情况任意-本例选择“放空全部端口”】【设置密码】【不启动定时销毁】。如果定时销毁可能会导致训练未完成则被销毁。最好的办法是在训练的代码最后保存模型，同时加一个云短信API，在训练结束时可以收到通知。

< ">6.这步直接默认开通

< ">

< ">7.开通后可以在控制台看到机器，记住IP地址，很重要。然后选择登陆

< ">

< ">本次的IP是106.52.54.61

< ">登陆有很多种，默认选择云上的terminal，可以有图形页面

< ">如果选择zsh，bash登陆的话，则用命令：

< ">ssh-q-l ubuntu-p 22 106.52.54.61

< ">8.云上直接输密码登陆（或使用刚刚提到的SSH命令，两者相同！）

< ">

< ">登陆后是这样

< ">

< ">9.验证GPU是否可以使用（可跳过本步）

< ">使用三个命令来查看“PCI总线外接设备、CUDA版本、GPU使用情况”：

< ">lspci

< ">cat/usr/local/cuda/version.txt

< ">nvidia-smi

< ">10.验证tensorflow是否可用GPU（可跳过本步）

< ">在shell中使用python3

< ">使用python语句:

< ">import tensorflow as tf

< ">sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

< ">quit()#退出python，返回shell

< ">到此为止，全部配置就完成了。可以直接在bash中创建python文件，使用python3命令运行.py文件（tensorflow代码）。

< ">< font-size: 18px;">下面配置Jupyter Web服务

< ">11.安装Jupyter

< ">按顺序在bash中输入命令：

< ">pip3 install jupyter

< ">echo PATH=~/.local/bin:$PATH>>.bashrc

< ">echo export PATH>>.bashrc

< ">source.bashrc

< ">jupyter notebook--ip=0.0.0.0--port=8000

< ">复制第二个红框中的token！！！

< ">12.远程登陆jupyter

< ">浏览器输入“IP:端口”，此例是https://106.52.54.61:8000。输入刚才复制的token进入jupyter。

< ">新建python3运行环境

< ">13.运行代码

< ">在这写代码运行or把代码粘到这运行

< ">运行结果：

< ">只要11.2秒，远小于本地CPU所用的62.9秒

Jupyter Web可以远程访问，通过浏览器运行代码。

< ">< font-size: 18px;">最后是使用Pycharm，直接用Pycharm连接远程服务器

< ">14.Pycharm中添加服务器

< ">

< ">在【Preferences】中选【D广告频道eployment】【+】【SFTP】

< ">输入【服务器地址-106.52.54.61】【用户名-ubuntu】【密码】，然后测试连接是否成功

< ">连接成功

< ">配置“本地-服务器文件映射”【mapping】【本地路径】【云上路径（可直接写“/”，会自动配置。没特殊要求，单纯运行代码的话，此处不重要）】

< ">15.配置运行环境

< ">在【preferences】中选择【project interpreter】【V】【show all】（不选择本地解释器，选择remote解释器）

< ">点击【+添加】

< ">选择【SSH interpreter】【existing server configuration】【列表中选择刚才的服务器】【Move this server to IDE setting】

< ">手动写明python3的路径

< ">成功后可以看到远程运行环境中的配置，什么依赖Lib都没有的话说明导入失败。可以看到tensorflow-GPU（还有Pytorch也在）

< ">16.运行

< ">

< ">点击运行

< ">只需要7.7秒

< ">< font-size: 18px;">写在最后。本地CPU 62.9秒，Jupyter Web 11.2秒，Pycharm连接7.7秒。

< ">阿里云和腾讯云在登陆名上有所差别，阿里云一般直接为root。

< ">用完记得销毁服务器

< ">< font-size: 18px;">面向初次使用者，略了很多验证的步骤。改进可以写在下面。

< ">一些答疑：

< ">1.为什么示例代码中没有指定GPU的部分？tensorflow默认调用最优资源，这是配置云环境文章，不是tensorflow-GPU代码教程。

< ">2.为什么阿里云的服务器没有这个镜像？阿里云有一个基于CentOS的，一样用。服务器的用户登录名不同，其他无所谓。

< ">3.如何预估我的训练时间？没办法，靠经验or先跑小样本。

< ">4.为什么我的Pycharm中没有这个功能？professional版本才有这个功能，社区版没有。

< ">5.为什么我代码在云上无法运行？请查看对应的tensorflow版本，请以云上版本为准。如果有import 3rd Lib依赖，请写在requirement.txt中。

< ">6.我怎么知道我的代码能不能运行？先买小机器，再买大机器