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Contabo GPU服务器使用教程（Nvidia Tesla T4 16 GB）
本教程将指导您如何使用Contabo提供的GPU服务器，特别是搭载了Nvidia Tesla T4 16 GB的服务器，我们将通过以下小标题进行详细讲解：
1. 登录到Contabo GPU服务器
您需要登录到您的Contabo GPU服务器，请按照以下步骤操作：
1、打开终端或SSH客户端。
2、输入您的服务器IP地址，ssh root@your_server_ip。
3、输入您的root密码。
成功登录后，您将看到服务器的命令行界面。
2. 检查GPU驱动和状态
在开始使用GPU之前，我们需要确保GPU驱动已正确安装并运行正常，请执行以下命令：
nvidiasmi
这将显示您的GPU状态，包括显存使用情况、驱动版本等，如果一切正常，您可以继续进行下一步。
3. 安装Conda
为了方便管理Python环境和库，我们将安装Anaconda，请按照以下步骤操作：
1、下载Anaconda安装脚本：
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda32020.02Linuxx86_64.sh
2、为安装脚本添加可执行权限：
chmod +x Anaconda32020.02Linuxx86_64.sh
3、运行安装脚本：
./Anaconda32020.02Linuxx86_64.sh
按照提示完成Anaconda的安装。
4. 创建新的Conda环境（可选）
为了避免与系统默认的Python环境冲突，建议创建一个新的Conda环境，请执行以下命令：
conda create n myenv python=3.8
这将创建一个名为myenv的新环境，其中包含Python 3.8。
5. 激活Conda环境
要使用新创建的环境，请执行以下命令：
conda activate myenv
现在，您已经在名为myenv的新环境中。
6. 安装GPU相关的库
在开始使用GPU之前，您需要安装一些与GPU相关的库，请执行以下命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 c pytorch
这将安装PyTorch及其依赖项，以及与您的GPU兼容的CUDA Toolkit。
7. 测试GPU加速
为了确保GPU正常工作，我们可以运行一个简单的PyTorch示例，请执行以下命令：
import torch
x = torch.rand(10, 10).to('cuda')
y = x + x
print(y)
如果一切正常，您将看到输出结果，这表明您的GPU已经成功加速了计算。
至此，您已经成功配置了Contabo GPU服务器，并可以使用它进行深度学习和其他GPU加速任务，祝您使用愉快！
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