mobaxterm 深度学习代码运行
时间: 2023-10-29 21:06:40 浏览: 84
MobaXterm是一种远程计算的工具,用于连接服务器并进行代码运行。你可以使用MobaXterm连接服务器并利用Anaconda创建一个PyTorch环境来运行深度学习模型,如LeNet-5分类。
首先,在MobaXterm终端中输入"nohup"命令来实现不挂起的远程运行。同时,你可以通过AutoDL官网的实时监控来查看所使用的显卡状态。
在开始之前,你需要申请学校服务器的账号和密码,以及学校服务器的校内外网IP和端口号。此外,你还需要了解学校服务器显卡的CUDA版本,并在PyTorch官网上查看相应的PyTorch版本。
接下来,你可以按照以下步骤进行安装和运行:
1. 安装MobaXterm工具。
2. 下载并安装Anaconda。
3. 使用MobaXterm连接远程服务器。
4. 创建一个新的PyTorch环境。
5. 在PyTorch环境中运行LeNet-5图像分类模型。
相关问题
mobaxterm运行代matlab代码
要在MobaXterm中运行Matlab代码,您需要先安装Matlab并将其添加到MobaXterm的PATH环境变量中。然后,您可以通过以下步骤在MobaXterm中运行Matlab代码:
1. 打开MobaXterm并创建一个新的SSH会话。
2. 输入您的远程主机的IP地址和用户名,并连接到远程主机。
3. 输入以下命令启动Matlab:
```
matlab
```
4. 在Matlab命令窗口中输入您的Matlab代码并运行。
如果您需要将Matlab图形界面显示在本地计算机上,请确保在SSH会话中启用了X11转发,并在Matlab命令窗口中输入以下命令:
```
set(0,'DefaultFigureWindowStyle','docked')
```
这将确保Matlab图形界面显示在MobaXterm的X11窗口中。
MobaXterm拉取远程代码到本地
要在MobaXterm中拉取远程代码到本地,你可以使用以下步骤:
1. 首先,确保你已经打开了MobaXterm,并且已经成功连接到远程服务器。
2. 打开一个新的本地终端窗口,在该窗口中输入以下命令来拉取代码:
```
git clone <远程代码仓库地址>
```
请将`<远程代码仓库地址>`替换为实际的远程代码仓库地址。
3. 输入命令后,MobaXterm会自动将远程代码下载到本地,并创建一个与远程代码仓库相对应的文件夹。