vscode 远程连接 配置 conda 环境测试调用GPU
时间: 2025-03-15 22:07:40 浏览: 119
### 配置 VSCode 的远程连接以使用 Conda 环境并调用 GPU
为了实现通过 VSCode 使用远程服务器上的 Conda 环境以及调用 GPU 进行测试,可以按照以下方法操作:
#### 1. 安装必要的扩展
在本地计算机上打开 VSCode 并安装 `Remote - SSH` 插件[^2]。此插件允许用户通过 SSH 协议连接到远程服务器。
#### 2. 设置 SSH 密钥
确保已设置好用于访问远程服务器的 SSH 密钥,并将其添加至 `.ssh/authorized_keys` 文件中以便无密码登录[^4]。
#### 3. 创建 SSH 配置文件
编辑或新建位于用户目录下的 `~/.ssh/config` 文件,在其中加入目标主机的相关信息:
```plaintext
Host myserver
HostName your.server.ip.or.domain
User your_username
Port 22
```
#### 4. 在远程服务器上配置 Conda 和 Python 解释器
- 登录到远程服务器后确认已经安装 Anaconda 或 Miniconda。
- 如果尚未创建特定环境,则可以通过下面命令来建立一个新的带有指定版本 Python 的虚拟环境:
```bash
conda create --name pytorch_env python=3.8
source activate pytorch_env
pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit
```
上述指令会构建名为 `pytorch_env` 的新环境,并安装 PyTorch 及其依赖项,同时确保支持 CUDA 工具包以利用 GPU 资源[^1]。
#### 5. 让 VSCode 探测到正确的解释器路径
当成功连入远程机器之后,切换左侧活动栏中的图标至“Python Interpreters”,选择对应于所设 Conda environment 的选项作为默认开发使用的解析程序[^3]。
#### 6. 测试 GPU 是否可用
编写一段简单的脚本验证是否能够正常加载模型到 GPU 设备之上:
```python
import torch
if __name__ == "__main__":
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
print(f"Using {device} device.")
tensor = torch.rand((3, 3)).to(device)
print(tensor)
```
如果一切顺利的话,这段代码应该返回随机张量存储位置为 cuda:X 形式的输出结果表明正在运用图形处理器运算能力处理数据流。
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