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内网配置深度学习环境

内网配置深度学习环境
📅 发布时间:2026/6/19 16:37:14

打包conda环境

conda pack -n my_env
conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz
conda pack -p /explicit/path/to/my_env
  1. 创建用户
  2. conda环境恢复(解压conda pack后的压缩包tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env)
  3. 大概率会报错,说找不到so文件。解决方案:
    1. 找到so文件sudo find / -name the_name_of_the_file.so
    2. 将so文件所在的目录加入环境变量。把以下命令放入.bashrc中,并source ~/.bashrc export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/my_library/
  4. 下载vscode,连接服务器,找到commit_id,网上下载对应版本的vscode-server,按照网上教程,传到服务器相应位置。
  5. 找到本机的extension文件夹,复制并替换到内网中

pip install conda-pack
conda pack -n attnGAN
tar -xzvf attnGAN.tar.gz -C /home/conggaoxiang/anaconda3/envs/attnGAN

PIP环境备份

pip freeze > requirements.txt  
pip list --format=freeze > requirements.txt  
pip download -d packages -r requirements.txt  
pip install --no-index --find-links=packages -r requirements.txt  
# 第一遍安装的是cpu版本的torch和torchvision,先uninstall这俩,然后安装gpu版本的

中文字体

import matplotlib  
import matplotlib.pyplot as plt  
matplotlib.font_manager.fontManager.addfont("/home/lixg/.fonts/msyh.ttf")  
# 查看字体名以及对应的字体文件名  
# for font in font_manager.fontManager.ttflist:  
#     print(font.name, '-', font.fname)  
plt.rcParams["font.family"] = "Microsoft Yahei"

如果依然不行,WSL中运行 rm ~/.cache/matplotlib -rf,刷新plt缓存

遇到的坑

  1. 不要对tensor格式的0-1值label直接数据增强resize,会导致label都变成0。应该先转为long格式的tensor,然后在compose里resize
  2. pytorch在windows里无法多进程,num_worker>0会报错
  3. python编译器一直跳出gpython.exe的console,卸掉python,安装时选择所有用户、加入系统变量解决。

DOCKER

docker卸载

sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io
sudo apt-get update

docker将容器打包成镜像并在另一个服务器中运行

docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]
options选项:
-a :提交的镜像作者;
-c :使用Dockerfile指令来创建镜像;
-m :提交时的说明文字;
-p :在commit时,将容器暂停。
这里我的命令是 docker commit 135a0d19f757 jenkins:1.0 完成后,使用docker images可以看见该镜像

打包镜像

命令:docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...],
示例:docker save -o my_jenkins.tar jenkins:1.0。这里的jenkins:1.0是你刚打包的镜像

新服务器载入镜像

命令:docker load [OPTIONS]
-option选项:–input,-i 指定导入的文件
–quiet,-q 精简输出信息
如:docker load --input my_jenkins.tar

根据镜像docker容器

docker run -it -p 8090:8080 -v /home/lixg/data:/data image_name

其他常用操作

docker ps -a 
docker image ls
docker rm container_name
docker rmi image_name

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