服务器

传输文件

  • window下,利用rz/sz
    • sudo apt-get install lrzsz安装工具包
    • 有些客户端不支持,比如putty,支持的有SecureCRT、Xshell
    • 使用方式:上传rz-弹出窗口;下载sz file-弹出窗口
  • Linux下,利用scp

用Pycharm连接服务器

配置链接远程服务器

这个配置完成了之后,其实是相当于配置了一个ftp工具可以连接到服务器上,从而可以查看和修改服务器上的文件。

  • 配置服务器
    • Tools->Deployment->Configuration下新建sftp
    • Connection下填写Host:远程服务器ip,User name:账号名称,Password:账号密码、链接的root路径:在服务器下的路径
    • Mapping下设置本地与远程的路径:Local path:在本机的路径下,Deployment path:在之前设置的root路径下的
  • 同步本地文件
    • Tools->Deployment->Browse Remote Host可以查看服务器上的文件,显示范围是Deployment中Connection下配置的Root path下的文件及文件夹。右边会出现菜单栏,查看远程文件。
    • 点开本地文件-右键 选择Deployment-Upload
    • 点开远程文件-邮件 选择Download from hereUpload from here

配置python解释器

  • File-Setting-Project Interpreter中的Project InterpreterAdd
  • SSH Interpreter中选择New environment(如果之前已经做过链接,有远程服务器的环境选择Existing environment)
    • 填写相应的host,port和username,下一步
    • 填写password,下一步
    • 这里python的路径选择查看服务器的python路径,可以用which python命令查看,这里的map地址如果是本地写本地地址,或者远程服务器的地址,用来调试相应的文件

配置CUDA

  • Run->Edit Configurations进入Environment variables
  • 增加cuda的路径LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH,PATH:/usr/local/cuda/bin:$PATH两个变量的具体值从cat ~/.bashrc中查看
  • 若配置CUDA环境路径碰到链接失败,可能原因是Pycharm自动设置的了反向代理,解决方法

服务器GPU状态查询

  1. 服务器GPU状态查询
    • lspci | grep -i nvidia 可以查询所有nvidia显卡
    • lspci -v -s [显卡编号] 可以查看显卡具体属性
    • nvidia-smi 可以查看显卡的显存利用率,watch -n 10 nvidia-smi
  2. torch.cuda主要函数
    • 查看是否有可用GPU、可用GPU数量: torch.cuda.is_available(), torch.cuda.device_count()
    • 查看当前使用的GPU序号:torch.cuda.current_device()
    • 查看指定GPU的容量、名称:torch.cuda.get_device_capability(device), torch.cuda.get_device_name(device)
    • 清空程序占用的GPU资源: torch.cuda.empty_cache()
    • 为GPU设置随机种子:torch.cuda.manual_seed(seed), torch.cuda.manual_seed_all(seed)

MD5 校验

  • windows下cmd:CertUtil -hashfile C:\TEMP\MyDataFile.img MD5

虚拟环境设置

  • conda 配置虚拟环境
    • 查看虚拟环境列表 conda info --envs
      • conda create -n BBB --clone AAA
      • conda env create -f env_config.yml
      • conda env update --file local.yml
    • conda create -n env_name conda remove -n env_name --all
    • source activate glazia source deactivate
    • conda install -n my_env_name [package]

Screen

  • screen -S name

shadowsocks + proxychain4 创建服务器

先搭建shadowsocks的server平台

  • 安装:pip3 install https://github.com/shadowsocks/shadowsocks/archive/master.zip

  • 配置jason文件:shadowsocks.jason,随意放一个目录

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    {
    "server": "0.0.0.0",
    "server_port":8389,
    "local_address": "127.0.0.1",
    "local_port": 1080,
    "password":"12345",
    "timeout": 600,
    "method": "aes-256-cfb"
    }
  • 开启服务

    • 没有root权限:nohup ssserver -c shadowsocks.jason &
    • 有root权限:ssserver -c shadowsocks.jason -d start
    • stop:ssserver -c shadowsocks.jason -d stop
    • stop:kill
  • 检查开启正常,可以自己的电脑连接一下查看

配置client客户

  • 同安装shadowsocks
  • 配置文件:sslocal.jason
  • 开启服务
    • 没有root权限:nohup ssserver -c shadowsocks.jason &
    • 有root权限:ssserver -c shadowsocks.jason -d start

sslocal

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pip install shadowsocks

shadowsocks.jason
{
"server": "0.0.0.0",
"local_address": "127.0.0.1",
"local_port": 1080,
"port_password": {
"8888": "password"
},
"timeout": 600,
"method": "aes-256-cfb"
}

https://zhgcao.github.io/2016/05/10/ubuntu-install-shadowsocks/

ssserver -c shadowsocks.jason

sslocal -c sslocal.jason

netstat -lnp|grep 1080

ssh -f -N -D bindaddress:port name@server
systemctl status shadowsocks -l

pip3 install https://github.com/shadowsocks/shadowsocks/archive/master.zip

proxychains4 curl https://api.ipify.org/?format=json

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