白嫖百度GPU-TeslaV100筆記（在 AI Studio 上使用 tensorflow 和 pytorch 的方法）-親測可用

目錄

• 1.登陸百度 AI Studio 並按照教程創建新項目
• 2.啟動項目並進入控制台
• 3.下載 Anaconda3/Miniconda3 安裝腳本
• 4.安裝在 ~/work/*conda3 目錄
• 5.輸入命令 source ~/work/*conda3/bin/activate 進入 conda 環境
• 6.安裝自己心儀的框架如 tf 和 torch，一切命令從控制台運行，自帶的 jupyter 界面當擺設就好，或者當一個好看的命令行用也可以
• 7.測試

1.登陸百度 AI Studio 並按照教程創建新項目

網址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/index

2.啟動項目並進入控制台

運行環境選擇高級版：GPU為TeslaV100

3.下載 Anaconda3/Miniconda3 安裝腳本

Miniconda3下載地址：https://repo.continuum.io/miniconda/
我下載的版本是：Miniconda3-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh

4.安裝在 ~/work/*conda3 目錄

把下載的文件上傳至aistuidio，終端里進入目錄並安裝sh文件：bash Miniconda3-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh

一直按enter或者yes直到：

這邊需要將Miniconda裝在 ~/work/*conda3 目錄下，work目錄的話重啟是不會消失的:

一頓yes or y操作后Miniconda安裝成功：

5.輸入命令 source ~/work/*conda3/bin/activate 進入 conda 環境

輸入source ~/work/*conda3/bin/activate或者source activate進入conda環境

6.安裝自己心儀的框架如 tf 和 torch，一切命令從控制台運行，自帶的 jupyter 界面當擺設就好，或者當一個好看的命令行用也可以

安裝tensorflow1.5.0：pip install tensorflow==1.5.0

7.測試

進入python，並輸入一段tensorflow代碼進行測試：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
print(sess.run(a+b))

輸出為2+3=5，測試成功，tensorflow可用

部分轉自：白嫖百度 Tesla V100 筆記（在 AI Studio 上使用 tensorflow 和 pytorch 的方法）
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