背景介绍
毕业设计代码早就写完,苦于实验室显存与内存均不足,碰运气去了网吧一试,没想到竟然毫无问题,这里记录下来给被设备绊住手脚的同志一点启发。
时间
2019/04
地点
四川省成都市某校门口网吧
价格
这应该是大家比较关注的一点。B区配置:1060-6G+16G = 6元/时;A区配置:2070-8G(也可能6G)+16GB = 8元/时。不知道比各大云服务器怎么样,但是我觉得胜在方便。说句题外话,Floydhub的包月貌似便宜很多,配置也不错。
过程
接下来是重头戏。整个过程分为以下三步:
1.安装CUDA和CUDNN
下载无需多讲,OS+安装CUDA的博客一搜一大堆,过两天我补上一章。重点是大家要考虑好网吧下载会不会因为外网缘故而速度很慢,我建议大家在网速快的地方提前下载好。此外建议大家备齐win10和win7两个版本的安装包,今天我就遇到网吧A区是win10,B区是win7。这里就引出了另外一点,网吧只有win系统,Linux用户可以绕道了,你们迫不得已也可以用下win。我感觉现在win的开发环境已经很稳定了,不像cuda还在7/8时期的错乱。最后一点,安装CUDA第一步是要提取文件,这里默认目录会提示不可写入,换个别的盘就可以了。安装时不要选精简,因为网吧一般没有VS,所以要把VS Integration(好像是叫这名吧)取消,然后就没问题了。需要CUDA编程的,提前装VS,我不用也没装过,就不晃半瓶水了。win7还有一个问题,装完CUDA10.1之后会要求重启,千万不可以,重启就没了。不重启也能用,不放心就用deviceQuery.exe跑一下,看最后是True还是False
2.安装anaconda和IDE
Anaconda的安装和前面一样:提前下载(我在网吧下载就遇到了只有300KB速度的问题)装进U盘带过去按步骤来,不会就找博客。我安装的IDE是anaconda自带的spyder,装完就有,也不必赘述。Spyder的布局可以切换,vscode,matlab,pycharm之类的,调试阶段用的话,整体来说我觉得不错。
3.安装深度学习框架
这一步真是恶心死我了。我这次用的是pytorch,如果还像以前一样用keras+tf也不会这么折腾。pytorch不像tf一样可以设置memory占用率和动态增长,一次就要吃满,这才对硬件有了很大要求。这次安装pytorch,换了清华源,直接装
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
就会提示pkgs not available in channels xxx,只好
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
而这样的话又会极慢,如果大家不愿意忍耐的话,建议用学校里的ipv6(如果有的话)提前下载whl,梯子违法我不能推荐。
以上问题我在组里的机子装却没遇到,所以说很怪。
我对conda和pip的指令不甚了解,会用而已,如果哪位读者碰巧知道,烦请不吝赐教!先谢谢了
4.其他
在网吧的最大缺点就是每次都要重装,至少要半小时,不过没办法,没钱没设备,建议专门建个文件夹在U盘里把安装包都存好。还有就是加环境变量的问题。不知道为什么网吧的电脑win10在图形界面找不到控制面板,win7倒是没这问题。可以这样解决,win+R打开运行输入:
control.exe
然后高级系统设置和NVIDIA操作面板都好找了,不会就搜索,bing和百度基本都可以解决。
再有什么遇到继续补充,不过应该不会再有了。
每期名句:
绿蚁新醅酒,红泥小火炉
以上