AIstudio使用GPU

   日期:2020-05-22     浏览:125    评论:0    
核心提示:1.使用前的准备工作(1).首先需要注册aistudio的账号(2).创建项目(3).上传相应的数据集(4).进入环境2.开始操作(终端执行)(1).首先安装好anaconda3.这里提供操作方法wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.shbash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh安装的时候除去最后一个填 no 以外,其他全部填 yes(2).建立自己的python

1.使用前的准备工作

(1).首先需要注册aistudio的账号

(2).创建项目

(3).上传相应的数据集

(4).进入环境

2.开始操作(终端执行)
(1).首先安装好anaconda3.这里提供操作方法
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
安装的时候除去最后一个填 no 以外,其他全部填 yes

(2).建立自己的环境envs_gpu(为自己取的一个名字)
source ~/anaconda3/bin/activate ; conda info --env ;

conda create -n envs_gpu python=3.6

source activate envs_gpu

conda install keras==2.0.9

conda install tensorflow==1.12.0

conda install tensorflow-gpu==1.12.0
安装完了以后在此环境下正常安装需要的库文件就好了。然后就可以在这个环境里面执行代码了

3.项目启动后的开车操作(终端执行)
上述操作完成后,以后每次打开项目只需要执行以下操作,就可以在GPU环境里执行代码了,简直不要太爽了。(速度是CPU的N倍,这车开的挺爽)
source ~/anaconda3/bin/activate
conda info --env
source activate envs_gpu
当然也可以把以上代码写成一个 .sh 的文件。然后执行 source xxx.sh 一步搞定

笔者也才开始使用aistudio。无奈,还没学完paddle的骚操作。只能曲线救国。大家有问题也可以跟笔者讨论。最后还是建议大家好好学习paddle,支持paddle框架。paddle加油,中国加油!

 
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