一份简便的PyTorch教程,从不用自己配置环境开始。

PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架,也是使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库,能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。

在使用PyTorch的时候经常会遇到一些问题,比如虚拟环境配置错误(没有安装TensorBoard),报错搞不懂问题出在哪等

或者是一些硬件上的问题,自己的电脑跑不动之类的。

这种时候就发现了北鲲云超算平台(不是

想要在北鲲云上使用Pytorch还是很简单的,就像标题说的,不用自己配置环境,可以直接使用。

 

第一步,通过SSH连接启动一个管理节点,并连接进入管理节点。

一份简便的PyTorch教程,从不用自己配置环境开始。的图1

第二步,提供文件传输上传输入文件,这里我们使用的是Linux数据传输

在文件传输页面,点击“新建”上传文件或文件夹,您也可以进入到自定义目录,点击“新建”上传到自定义目录

一份简便的PyTorch教程,从不用自己配置环境开始。的图2

 

第三步,按照第一步中的连接管理节点后创建作业目录并进入

mkdir pytorchJob1
cd pytorchJob1

第四步,在之前创建的文件夹下执行脚本

#!/bin/bashmodule add Anaconda3/2020.02  #加载Anaconda3软件
source activate pytorch-1.5   #激活pytorch环境
python mnist.py > py.log      #运行程序

第五步 使用sbatch命令提交作业,这里要提示的是,北鲲云使用的是slurm作业管理系统

sbatch -p g-t4-1 -c 4 pytorch.sh

此处为提交任务到一张T4卡的GPU节点运行。

 

这只是举例配置,平台还有更多配置可以供大家使用。还有更多信息和案例可以欢迎来我们官网看看

一份简便的PyTorch教程,从不用自己配置环境开始。的图3

 

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