如何在云服务器上跑深度学习的代码？(ResNet50为例)

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一、选择一款云服务器

● 小编选择的 “矩池云”感觉操作比较方便也能跑通代码。

● 矩池云官网https://www.matpool.com。

● 一进去经过一些 “操作” 能获得 5 元的体验金可以用来练手。

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二、上传代码和数据

● 然后打开 个人中心进入 我的网盘点击 上传 来把本地的代码和数据上传上来。【如下图所示】

● 为了快速练手小编已经把代码和数据封装好了。

● ResNet50 + 猫狗数据集(25000张)https://pan.baidu.com/s/1tIVcJOS6FsO5KDCriusisA提取码xwdd

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三、解压“代码和数据的压缩包”

● 点击左上角的 主机市场再点击 CPU进入准备租用 CPU 来解压。【如下图所示】

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● 随便选一款就可以。【如下图所示】

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● 随便选一个就可以小编一般选 PyTorch 1.7.1然后点击 下单。【如下图所示】

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● 然后会自动跳出 租用界面等待一会儿后会出现下面两个 链接点击 JupyterLab链接。

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● 再点击 Terminal进入服务器终端。

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● 然后我们依次输入以下代码来解压 代码 和 数据【如下图所示】

cd /mnt
unzip ResNet50-Test-CSDN.zip
unzip cat-dog-all-data.zip

◆ 注解压图片会花费较长时间(≈1min)。另外cat-dog-all-data.zip 解压得到的是名为 test-dataset 的文件夹。

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● 解压完后再返回 租用界面点击 停止并释放。之后去看看 我的网盘就会变成下图

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四、训练 ResNet50 神经网络

● 点击左上角的 主机市场再点击 GPU进入准备租用 GPU 来训练。【如下图所示】

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● 选一个关于 Pytorch 的配置(因为小编的 ResNet50 是基于它所写的)小编一般选 PyTorch 1.7.1然后点击 下单。【如下图所示】

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● 然后我们依次输入以下代码来训练

cd /mnt
python main.py test-dataset

◆ 注main.py 就是 ResNet50代码test-dataset 是 25000 张猫狗数据集已按 9:1 的比例划分成训练集和测试集。批训练大小batch_size = 64。二分类。

● 至此基本的操作就写完了。如果需要涉及多 GPU 分布式训练就要同时租用多个 GPU 即可。

● 如果说代码出错会在这个终端框中提示出来。但是如果要改代码只得在本地改好再上传再解压再跑。这样有点麻烦。但小编还是用的这种比较笨的方法最后完成了项目。

● 另外有一种解决方案可以用本地的 PyCharm 远程连接服务器进行及时的调试。但这个需要 专业版的PyCharm要 money小编还没用过以后有机会再来做这方面的研究的话再补一篇博文吧。

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ps为了写一篇 1:1 的指南篇专门用室友的手机重新注册了一个账号一步一步地截图来写的… ⭐️ ⭐️