美文网首页Deep Learning
如何配置MAC+PC的深度学习环境

如何配置MAC+PC的深度学习环境

作者: 杨学成 | 来源:发表于2018-09-11 13:02 被阅读1387次

    有一台PC(GPU 1080Ti的),有一台mac,平常开发主要用的都是mac,深度学习又需要有GPU支持,所以怎么把这台PC完美的利用起来,花了一点点时间摸索,分享给大家。本教程仅限本地局域网,也就是你的MAC和你的PC在同一个WIFI下,如果不在同一WIFI下,就需要在研究下别的工具了。

    1. PC配置。

      1.1 安装linux系统。

      我装的Ubuntu 16.04。

      1.2

      安装必备的深度学习库。装了python,conda,jupter,cuda,cuDNN,tensorflow (GPU版本),keras,cuda和cuDNN教程很多,找一篇适合自己的,通读,一定理解了每一步都在干嘛,然后一把搞定。其他的库可以用pip或者conda装都可以。

      1.3 安装ssh -server

      sudo apt-get install openssh-server
      

      1.4 拿到 Ubuntu的局域网ip地址。找到192.168开头的那个即可。

      ifconfig
      

      1.5 MAC ssh 就可以控制PC。

      ssh username@ip
      
    2. MAC配置

      2.1 MAC配置。

      按照你需要安装必需的深度学习的库,还是建议用conda的环境来管理各种包,免的依赖冲突。这个不赘述了。

    3. 远程jupyter notebook配置。

      3.1 linux系统上打开jupyter。

      cd到你的工作目录,然后输入:

      jupyter notebook --no-browser --port=8080
      

      这样我们打开了一个jupyter notebook,但是不在浏览器中打开,端口号是8080,这个端口号要在之后用到。

      3.2 在mac终端中新开一个ssh链接到linux机器。

      ssh -N -L 8080:localhost:8080 username@ip
      

      这里的端口就是之前的8080端口。-N命令是告诉ssh 这个ssh链接不会执行远程操作,算是一种安全保护措施吧。-L 命令是从本地(localhost)的8080 端口到linux主机的8080端口建立了一个隧道。这样我们就可以从本地访问远程主机上开启的jupyter notebook了。

      3.3 在本机浏览器中打开

      http://localhost:8080/
      

      Done!

      3.4 tensorboard 监控。

      如果在远程主机上训练通过tensorboard来监控,可以采用类似的思路实现。

      3.4.1 远程主机上cd到项目的路径,开启tensorboard

      tensorboard --logdir /path/to/log --port=8070
      

      3.4.2 本地主机上开启新的ssh连接

      ssh -N -L 8070:localhost:8070 username@ip
      

      3.4.3 在本机浏览器打开

      http://localhost:8080/
      

      Done ! Enjoy!

    相关文章

      网友评论

        本文标题:如何配置MAC+PC的深度学习环境

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/gmfugftx.html