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各位小伙伴们大家好~
不知道各位同学在科研过程中是否有这样的苦恼
- 电脑无显卡。难不成我要用CPU跑实验吗？救救我吧
- 电脑显卡算力太低。训练过程慢慢慢慢慢，等半天都出不来结果
- 电脑显卡显存不够，batchsize稍微高一点点，就要爆显存
- 实验室的公用的服务器需要排队，等等等等等各种等
- ……
那么今天，小编给大家带来了显卡租用的教程，真心好用，可以有效解决你的“算力难题”
他就是，国内云算力的天花板，AutoDL！！！
步骤1 AutoDL创建实例
AutoDL链接：https://www.autodl.com/home
在左上角的算力市场里，选择适合自己的显卡
然后点击蓝色按钮，并选择自己的深度学习框架及版本(PyTorch、TensorFlow等)，完成后点击右下角立即创建！
步骤2 Pycharm内配置
这个时候会自动跳转至控制台界面，大家就可以看到自己租用的机器了，有两个地方很重要是我们要用到的，一个是SSH，还有一个就是密码
打开Pycharm，然后看右下角
点击编辑器，也就是右边的红色框框，依次选择“添加新的解释器->SSH”
然后你就会看到
还记得步骤1里的SSH和密码吗？对的没错，我们先复制SSH
然后把SSH复制至主机栏里，内容比较长，我们把光标移动至首部，可以看到如下内容，接下来，把@前面的端口号（57216）填入端口中，然后把@符号前面的内容全部删除，并在用户名一栏中，填写root，点击下一步
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点击确定
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把密码复制过来填入，点击下一步
当你看到如下界面时，就已经创建成功了！我们继续点击下一步
步骤3 配置相关路径
经过上面的操作，现在你可以看到如下界面，不要急，和小编一步一步来
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依次点击“系统解释器->同步文件夹右边的图标->远程路径右边图标”，配置自己的关联路径，然后点击创建
什么是关联路径呢？其实就是你本地的项目文件夹，和实例（服务器）中的文件夹，两个是相同的内容
不想配置的同学，也可以直接使用默认路径（如何选择合适的路径见文末），接下来我们以默认路径继续
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这个时候大家可以看到，Pycharm的解释器，已经变成了我们租用的实例，项目内的所有文件，也都自动上传至了服务器（可能需要等一会儿）
步骤4 成功
本地直接使用云显卡运行代码
我们随便运行一下
可以看到运行窗口上面的路径，已经变成了服务器的路径，这个时候就已经代表成功了
在AutoDL网站上使用
点击这个JupyterLab
点击终端
你就进入了Linux的命令行界面，这里需要一些基本的linux指令知识。小编给大家列举些最常用最简单的，详细大家很快就能学会
- ls 显示当前路径内容
- cd … 返回上一级目录（cd空格两个点）
- cd 【路径名】 打开【路径名】
- python 【python文件名】，运行py文件
我们实操一遍，去我们关联的路径
这里我们先后使用了
- ls，查看当前路径文件
- cd …，返回上一级
- ls，查看当前路径文件
- cd tmp ，打开tmp
- ls，查看当前路径文件
- cd pycharm_project_272/ ，打开pycharm_project_272文件夹，注意，这个文件夹，就是在步骤3.1里面的路径
- ls，查看当前路径文件 ，可以看到我们在本地创建的main.py文件就在这里
- python main.py，运行py文件
文末小提示，帮助文档是个好东西，写的非常清楚，有其他进阶问题的小伙伴们可以多在这里面看看
如有疑问可联系：420269520@qq.com;
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