vscode连接gpu云服务器跑深度学习

Visual Studio Code (VSCode) 可以配合GPU云服务器用于深度学习开发，因为许多开发者喜欢使用轻量级的IDE进行远程工作。以下是使用VSCode连接GPU云服务器进行深度学习的一些步骤：

1. **选择合适的云服务**：常见的云服务商如AWS、Google Cloud、Azure等都提供GPU实例，如Amazon SageMaker Notebook、Google Colab或Microsoft Azure ML工作室。

2. **配置SSH连接**：在VSCode中，你需要安装插件如"Remote - SSH"，并设置好到云服务器的SSH连接。

3. **安装必要的环境**：在云服务器上安装Deep Learning框架（如TensorFlow、PyTorch），以及配套库如NumPy和Pandas。

4. **使用VSCode Remote Development**：通过SSH打开远程文件夹，VSCode会自动识别并支持GPU的使用，例如TensorFlow的GPU版本可以在命令行中直接运行。

5. **编写和运行代码**：在VSCode里编写Python脚本，利用GPU加速训练模型，编辑完成后可以直接在云端执行。

相关问题

vscode远程连接linux服务器，并在上面跑深度学习模型代码

可以通过VS Code的Remote Development功能远程连接Linux服务器，并在服务器上运行深度学习模型代码。

具体步骤如下：

1. 在本地安装VS Code和Remote Development插件。
2. 在Linux服务器上安装OpenSSH服务器，并确保可以通过SSH连接到服务器。
3. 在VS Code中点击左下角的“Remote Explorer”按钮，然后选择“SSH Targets”并点击“Add SSH Host”按钮。
4. 输入服务器的SSH连接信息，并保存连接配置。
5. 在“Remote Explorer”中选择连接到服务器，然后VS Code会在服务器上自动安装所需的组件和扩展。
6. 在“Remote Explorer”中打开服务器上的文件夹，并打开需要运行的代码文件。
7. 在VS Code中安装所需的Python环境和依赖项，并运行代码。

需要注意的是，在远程服务器上运行深度学习模型代码可能需要GPU加速，因此需要确保服务器上安装了相应的GPU驱动和CUDA库。

vscode跑深度学习

### 配置和运行深度学习模型

#### 在 VSCode 中配置远程服务器环境

为了在 Visual Studio Code (VSCode) 中顺利开发并执行深度学习项目，需先完成对远程服务器的支持性配置。这涉及到安装必要的扩展以及确保本地与远端之间的无缝协作。

对于 Python 解释器的选择，在使用特定版本如 `Python 3.6.0` 的情况下，如果遇到提示缺少 `ipykernel` 包的情况，则应该考虑安装该包来支持 Jupyter notebook 或者其他交互式的编程体验[^3]。

pip install ipykernel

#### 远程连接至服务器

通过 SSH 插件可以轻松建立到远程机器的安全连接。一旦建立了这种链接，就可以像操作本机文件一样浏览、编辑位于云端的数据集或源码文件。此外，还可以利用终端功能直接向目标主机发送指令，比如更新软件库或是激活虚拟环境等。

#### 设置合适的调试配置

当准备就绪之后，下一步就是调整 launch.json 文件内的参数以适应当前项目的特殊需求。特别是针对 GPU 加速的任务而言，可能还需要额外指定 CUDA 可见设备的数量 (`CUDA_VISIBLE_DEVICES`) 和 PyTorch 多线程处理选项(`OMP_NUM_THREADS`) 等环境变量。

#### 执行训练脚本

最后一步是在集成环境中启动训练过程。假设已经编写好了名为 `run.py` 的入口程序，并且指定了相应的超参设置：

import argparse

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--data_root', type=str, default='arrows_root/')
    parser.add_argument('--num_gpus', type=int, default=1)
    parser.add_argument('--num_nodes', type=int, default=1)
    parser.add_argument('--task_finetune_irtr_coco_randaug')
    parser.add_argument('--per_gpu_batchsize', type=int, default=4)
    parser.add_argument('--load_path', type=str, default="vilt_200k_mlm_itm.ckpt")

    args = parser.parse_args()

    # Your training code here...

可以通过右键点击上述代码片段中的任意一行，选择 "Run Python File in Terminal" 来触发整个流程；或者更进一步地创建自定义任务以便于重复调用。