速通~腾讯云学生gpu服务器安装TensorFlow_腾讯与 tensorflow 安装

学生优惠是80/月

选的是ubuntu 18 lts，广州三区没资源了那就选广州六区。

进入实例后，第一步是看显卡驱动有没有安装。显示已安装，但是！。。这是第一个坑，要留意到tesla t4只支持到cuda的11.2。

开始安装cuda（网址）
选runfile(local)，安装过程要看一下这个官方介绍。为什么，因为踩雷是不可避免的，早做准备吧…

下载好了要查看文件完整性，因为wget莫名其妙卡在85%的进度就结束。

另外，还是在cuda环节，附上腾讯云官方的教程腾讯云教程

好了，来装cudnn，官网在这cudnn官网
强烈吐槽现有的教程，都是些什么远古教程啊…最新的cudnn已经是deb文件了，直接一个下载下来然后运行就行了。我是在本地机Windows里下载的，通过winscp上传到云。winscp下载地址为winscp的地址

anaconda的安装环节，别整那些什么清华源下载了…直接官网下载最新的sh文件拖到winscp上传就完事了。但是，anaconda的安装涉及到权限问题，又踩坑了…
解决方法vim /etc/environment
添加:/home/ubuntu/anaconda3/bin
（按i进入编辑模式，按esc然后光标指向具体字母按x删除。按esc然后冒号然后输入wq保存并退出）

开始安装TensorFlow

conda create -n tensorflow python=3.9
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source activate tensorflow
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pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ tensorflow==2.5.0

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(
若是安装pytorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
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conda create -n pytorch1110 python=3.6
1

source activate pytorch
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)
验证pip list
导入虚拟环境source activate tensorflow 新建一个hello.py文件

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
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终端代码是vim hello.py
python hello.py

其实现在已经弄好环境了，但是太简陋，就连浏览器都没有。一开始想在pycharm远程连接服务器的anaconda，但是因为在第三步给自己挖的坑：/home/user/ 目录下root权限执行，导致连接起来非常麻烦。捣鼓了一圈干脆用本机浏览器访问服务器的jupyter notebook好了。
更详细见这个教程本机浏览器连接服务器的jupyter

jupyter notebook --no-browser --port=8889 --allow-root
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注意，–allow-root依然是填坑填第3步的坑。
本机操作：

ssh -N -f -L localhost:8888:localhost:8889 ubuntu@ip

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本机浏览器输入localhost:8888

另外补充：
这么直接拉取连接很可能凉凉。要加入这两行代码。更详细见：朱庇特的使用

conda install nb_conda
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conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
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少数情况下要用到tf 1.0版本，但此教程用的是tf 2.0，故：
第一步：
导入Tensorflow时使用import tensorflow.compat.v1 as tf代替import tensorflow as tf
第二步：
执行tf.disable_eager_execution()禁用Tensorflow2 默认的即时执行模式。