服务器的使用与说明

1.登录

windows+r打开运行命令窗口，在运行框中输入cmd打开cmd窗口


然后输入命令：ssh 用户名@IP
例如：

ssh bob@200.289.130.11

用户名是登陆服务器的账号，IP是服务器的IP地址，随后根据提示输入账号密码登陆到服务器的用户目录.

2.Python的使用

一般服务器自带的Python版本为2.X版本，这大概率无法满足我们的正常需求。若服务器安装了python3，则在服务器上使用python有两种方法。如果你需要用到python不自带的python包，建议使用第二种方法（2.2）

2.1 服务器已安装python3

在登陆节点输入命令

source python3的目录

例如

source /public/software/python3

这取决于服务器安装python3的位置以及环境变量的放置位置.具体目录请咨询管理员.

若需要使用cuda或其他程序（前提是服务器已安装），以同样的方法使用即可.

2.2 往自己的用户目录安装python3

这个比较复杂，请一步一步慢慢来.

1.首先下载安装包

(在用户目录操作，无需权限)

wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/Python-3.10.6.tgz

注意：关于python的版本请自行考虑，3.10.6是版本号

2.解压缩

tar -xvf Python-3.10.6.tgz

你的用户目录下此时多了两个东西，一个是Python-3.10.6.tgz，一个是Python-3.10.6。
请用命令查看

cd ~  #确保你的路径在用户目录
ls -a 

3.编译与安装

进入Python-3.10.6，先创建编译环境，由于权限不够，我们将python安装在用户目录下.
新建文件夹python3，此后所用到的python包都会安装在此文件夹

mkdir python3
cd Python-3.10.6
./configure --prefix=~/python3#若此代码报错请将其换成绝对路径
make & make install

等着就好了，等它自己安装完成.
注意，编译中绝对路径的查看方式

cd ~
pwd

将屏幕显示的路径更换./configure --prefix= ~/python3中的 “~”

2.3 新建环境变量

回到用户目录，当然也可以不回，建议直接放在用户目录下。

cd ~
touch branchrc_file.sh
vim branchrc_file.sh

这时会打开新建文件.branchrc_file，按 i 键编辑，将以下代码写入文件

export PATH=$HOME/Python-3.10.6/:$PATH
export PATHONPATH=$HOME/Python-3.10.6
export PATH=$HOME/python3/bin:$PATH

然后按Esc键再按输入“：wq”保存并退出
此时你已经成功地安装了python3.10并将环境变量放在了.branchrc_file文件中

2.4 测试

在命令窗口输入

source .branchrc_file
python

此时就会进入python环境！
若你需要下载其他python包，例如tensorflow，则需在命令窗口输入

pip install tensorflow

不用担心pip不能使用，我们已经在上面将pip加入环境变量中了！
注意：要退出python环境[在python环境中输入exit()即可]才能用pip命令。

此处需要注意，Linux中tensorflow和tensorflow-gpu在2.X版本中合为一体，若想使用gpu，必须下载cuda和cudnn，若服务器中已下载，在提交作业直接source路径即可，若服务器中没有下载，则需自行下载至用户目录下！

3 创建PBS作业并提交

例子：
新建sh文件

cd ~
touch test.sh
vi test.sh

将以下内容复制，并修改source及以下内容

#PBS -N hello_gpu
#PBS -l nodes=1:ppn=32:gpus=1
#PBS -j oe
#PBS -q gpusource /public/home/name/.bashrc_file #.bashrc_file前面是你的绝对路径，不知道用pwd命令查一下
source cuda的环境变量的路径
source cudnn的环境变量的路径 #若用到的支持软件都下载至用户目录下，直接将路径写到.bashrc_file内，则无需source其他文件
cd test.py所在文件夹目录 #test.py是你需要在服务器运行的python程序
python test.py

然后

qsub test.sh

提交作业.