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vscode连学校服务器
- 1.连接atrust VPN
- 2.Xshell连接服务器
- 2.1创建一个自己的用户
- 3.xftp传文件
- 4.vscode连接服务器
- 4.1下载remote-ssh
- 4.2连接服务器
- 4.3激活conda环境
- 4.4运行代码
- 5. pytorch版本不兼容解决方案
1.连接atrust VPN
如果是使用的是校园网，可以不连接
2.Xshell连接服务器
用自己学校的邮箱注册xshell和xftp是免费的
按照老师给的信息填，连接服务器
连接成功~
2.1创建一个自己的用户
建议避免以 root 用户身份进行运行，而是创建一个非管理员用户，并以该用户身份运行安装和执行命令。
adduser 用户名
从root更换到自己用户
su - 用户名
文件路径自动保存在/home下
如果想要删除用户，可以使用deluser这个命令
deluser 用户名
3.xftp传文件
xftp连接服务器的方式同xshell
4.vscode连接服务器
4.1下载remote-ssh
4.2连接服务器
我是在xzr用户下安装的anaconda和pytorch
进入自己在xftp转存的代码项目文件夹
4.3激活conda环境
使用 conda activate 命令激活所需的环境
conda activate 环境名
这个环境是我之前安装pytorch就创建好的，环境名我也设置的是pytorch
4.4运行代码
python train.py
5. pytorch版本不兼容解决方案
服务器安装pytorch流程：学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境
NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
这个错误提示是因为您使用的 PyTorch 版本不兼容您的 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 设备。
根据错误消息的描述，您的 GPU 设备 (NVIDIA GeForce RTX 3090) 的 CUDA 能力架构（sm_86）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前版本的 PyTorch 支持的 CUDA 能力架构为 sm_37、sm_50、sm_60 和 sm_70。
使用服务器运行项目，使用的是服务器的环境（即服务器的虚拟环境和其中的pytorch)，与连接服务器的本机就是你的电脑应该是没有关系的。
1.查清楚服务器是否安装有cuda驱动(这里是在终端执行）
nvidia-smi
如果有他会形成一个表格，在右上角，有cuda的版本号：
2.根据这个版本号下载合适的pytorch(一般安装在你创建的虚拟环境里），也建议你pytorch的安装去官网找下载链接