服务器跑深度学习模型结果在哪里

服务器跑深度学习模型的结果一般会保存在指定的输出文件夹中，具体路径可以在训练脚本中指定。一般来说，训练脚本会输出一些训练过程中的信息和日志，如训练进度、损失值、准确率等指标。此外，训练脚本还会定期保存模型的参数，以便在需要时进行加载和使用。这些参数文件也会保存在指定的输出文件夹中，以便后续使用、评估和调整模型。

相关问题

怎么在云服务器上跑深度学习项目,怎样在服务器上跑深度学习模型

在云服务器上跑深度学习项目，需要以下步骤：

1. 创建云服务器实例：需要选择适合的配置，例如CPU、GPU、内存、存储等参数。

2. 安装操作系统：可以选择常见的Linux发行版，例如Ubuntu、CentOS等。

3. 安装深度学习框架：例如TensorFlow、PyTorch等，可以通过pip等方式进行安装。

4. 准备数据集：准备好需要训练的数据集，并且将数据集上传到服务器。

5. 编写深度学习代码：编写深度学习模型代码，并且根据需要进行训练、评估等操作。

6. 运行深度学习代码：在服务器上运行深度学习代码，并且根据需要进行调试、优化等操作。

7. 导出模型和结果：在完成训练后，可以导出模型和结果，并且将其保存到服务器或者本地计算机中。

需要注意的是，在云服务器上跑深度学习项目需要耗费大量的计算资源，因此需要选择适合的云服务器配置，并且根据需要进行优化。同时，需要注意安全问题，例如设置访问权限、加密数据等操作。

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。