VScode/Xshell连接学校服务器

vscode连学校服务器

[1.连接atrust VPN](#1.连接atrust VPN)
2.Xshell连接服务器
- 2.1创建一个自己的用户
3.xftp传文件
4.vscode连接服务器
[5. pytorch版本不兼容解决方案](#5. pytorch版本不兼容解决方案)

1.连接atrust VPN

如果是使用的是校园网，可以不连接

2.Xshell连接服务器

用自己学校的邮箱注册xshell和xftp是免费的

按照老师给的信息填，连接服务器

连接成功~

2.1创建一个自己的用户

建议避免以 root 用户身份进行运行，而是创建一个非管理员用户，并以该用户身份运行安装和执行命令。

bash 复制代码

adduser 用户名

从root更换到自己用户

bash 复制代码

su - 用户名

文件路径自动保存在/home下

如果想要删除用户，可以使用deluser这个命令

bash 复制代码

deluser 用户名

3.xftp传文件

xftp连接服务器的方式同xshell

4.vscode连接服务器

4.1下载remote-ssh

4.2连接服务器

我是在xzr用户下安装的anaconda和pytorch

进入自己在xftp转存的代码项目文件夹

4.3激活conda环境

使用 conda activate 命令激活所需的环境

bash 复制代码

conda activate 环境名

这个环境是我之前安装pytorch就创建好的，环境名我也设置的是pytorch

4.4运行代码

bash 复制代码

python train.py

5. pytorch版本不兼容解决方案

服务器安装pytorch流程：学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境

复制代码

NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.

这个错误提示是因为您使用的 PyTorch 版本不兼容您的 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 设备。

根据错误消息的描述，您的 GPU 设备 (NVIDIA GeForce RTX 3090) 的 CUDA 能力架构（sm_86）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前版本的 PyTorch 支持的 CUDA 能力架构为 sm_37、sm_50、sm_60 和 sm_70。

使用服务器运行项目，使用的是服务器的环境（即服务器的虚拟环境和其中的pytorch)，与连接服务器的本机就是你的电脑应该是没有关系的。

1.查清楚服务器是否安装有cuda驱动(这里是在终端执行）

bash 复制代码

nvidia-smi

如果有他会形成一个表格，在右上角，有cuda的版本号：

2.根据这个版本号下载合适的pytorch(一般安装在你创建的虚拟环境里），也建议你pytorch的安装去官网找下载链接