AI视觉训练环境-【1】训练服务器搭建

    本文介绍搭建一套简单的AI视觉训练环境的过程，作者也是刚开始接触机器视觉，现将学习过程中的搭建过程梳理下来分享给大家。创作过程实属不易，如不喜欢请轻轻绕过，如有建议无比欢迎，只愿我们共同进步。

训练环境

1.概述

    训练服务器基于docker容器进行深度学习环境的搭建，开发人员通过PyCharm、VSCode等开发环境连接至远程训练服务器的容器，利用训练服务器的GPU进行训练。

    服务器操作系统：Ubuntu

    训练服务器操作系统安装前，首先进行启动盘的制作，以下Ubuntu下载、启动盘制作环节均提前在自己的Windows工作机器上完成。

    官网下载地址：https://ubuntu.com/download/desktop
     清华下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/
     此处我们选择清华源进行下载，版本为：20.04服务器版，如下：

版本说明：

    下载UltraISO并进行安装，安装完成后以管理员身份运行该软件。

     点击菜单栏的“文件——打开”，选择已经下载好的Ubuntu镜像文件（.iso），并打开。

     将镜像文件加载进来之后，插入U盘，点击菜单栏的“启动——写入硬盘映像”，硬盘驱动器选择我们的U盘，写入方式选择USB-HDD+，然后点击“写入”。

    写入需要一定的时间，等待片刻即可完成，写入完成后弹出U盘。

    训练服务器插上U盘，电脑开机，开机过程中按F2进入BIOS，按照提示选择U盘启动。（不同电脑进入BIOS的快捷键不同，BIOS设置主要按键:DEL, ESC, F1, F2, F8, F9, F10, F12，具体查看开机界面的提示信息）

    1）语言选择，默认English，直接回车

    2）选择Continue without updating跳过升级

3）键盘配置，无需修改，直接选择Done

    4）网络配置，进行静态IP地址配置，选择Edit IPv4

    5）填写IP地址，根据实际填写，填写完成后选择Save，进入下一步

6）配置代理，无需修改，直接选择Done

7）配置源，无需修改，直接选择Done

    8）配置磁盘分区，按默认选择，然后选择Done

    9）将空闲的磁盘空间，创建新的分区，可根据需要创建多个分区，按需要修改分区名称和分区大小。

    10）依次填写姓名、计算机名称、登录用户名、密码、确认密码等信息。（注意登录用户名不能填写root，只能填写普通用户名）

标签：人工智能计算机视觉视觉检测

本文转载自: https://blog.csdn.net/xlm0604/article/details/135579833
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