使用服务器训练模型的注意事项

一、图像展示

1.1、用VS Code远程连接服务器时，当我们想用matplotlib库来进行图像展示的时候，需要设置DISPLAY变量。

# 用终端工具（XShell）SSH远程服务器，在终端上输入下列语句
# 如果使用了anaconda的虚拟环境，那么需要先进行入虚拟环境中echo $DISPLAY# 输出例子如下：
localhost:10.0# 然后到VS Code的终端里面，注意也是要在虚拟环境中，输入下列语句
export DISPLAY="localhost:10.0"

二、训练模型

2.1、用服务器训练模型时，效果比windows差很多，甚至无法收敛

原因：服务器一般是Linux系统，那么在训练过程中，读取数据集的时候就需要注意：Linux读取文件是乱序的，所以需要加上”sorted“函数，先排序，再遍历数据集。

2.2、模型训练日志保存路径

需要用os库中的一个函数来定义编译器工作路径，设置好了后就可以之间使用”./“来保存文件和读取数据了

import osos.chdir('/home/....../Projects')

2.3、指定GPU训练模型

服务器一般有多卡，那么如果想要指定GPU来训练我们的模型，我们需要设置一个变量，后续的程序中直接使用.cuda()就可以了。

import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = 'gpu_id_0, gpu_id_1'

三、Tensorboard使用

3.1、用服务器训练模型时，tensorboard无法启动 

原因：第一次使用一般都是可以打开的，但一旦在vs code里面关闭它时，其实是没有完全关闭的，所以需要在终端中输入以下指令：

kill -9 $(ps -ef|grep tensorboard|grep -v grep|awk '{print $2}')

 3.2、用服务器训练模型时，tensorboard一直展示上一个项目的训练日志

原因：Tensorboard一直展示前一个项目的数据-CSDN博客