- 安装anaconda环境（网上有很多教程）
- 创建conda虚拟环境
使用conda来创建虚拟环境，创建环境的命令如下：
conda create -n env_name python=3.7 #env_name是创建的虚拟环境的名称，python=3.7是该环境中创建的python版本为3.7,执行完该命令，则我们需要的虚拟环境就创建好了。
- 激活环境和查看环境列表
#env_name为上面你创建的虚拟环境名称 conda activate env_name #查看创建的环境列表 conda env list
- 安装Pytorch框架，选取你本机电脑相对应配置生成安装Pytorch指令,然后进行安装，等待几分钟就安装成功了
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
5 . conda指令参考下面链接
https://blog.csdn.net/KRISNAT/article/details/124041869
6. 使用Xshell客户端进行远程服务器链接，使用Xftp客户端进行本地文件上传到远程服务器，使用学生邮箱注册可免费使用，具体安装教程网上很多。
- 在远程服务器安装Jupyter Lab
pip install jupyterlab
- 生成配置文件
jupyter notebook --generate-config #生成的文件位于：~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py #配置文件
- 设置密码
$ python In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: ****** Verify password: ****** Out[2]: 'sha:xxxxxxxxxxxx' #这段是密钥
- 修改配置文件(注意修改前按i进行修改，修改完后按Esc键，:wq退出保存)
#vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py c.NotebookApp.ip = '*'#表示所有ip都可以访问 c.NotebookApp.password = u'sha:ce...刚才复制的那个密文' c.NotebookApp.open_browser = False c.NotebookApp.port = 2589 #随便指定一个端口，但是要记住,注意端口是否冲突 c.NotebookApp.allow_remote_access = True c.NotebookApp.allow_root = True
- 服务器启动jupyter lab
jupyter lab
- 在本地浏览器运行
浏览器输入http://IP:2589/ #自己的服务器IP地址和上面设置的端口号
- 在服务器终端，然后用下面的命令跑，就可以直接在浏览器打开，这样就不用在终端启动之后，再去浏览器打开了。
nohup jupyter notebook --allow-root > jupyter.log 2>&1 &
- 使用screen开启后台进程跑jupyter lab代码，终端中断，或者电脑关机服务器也能在后台进程跑服务器代码
screen -S xxx # 开启一个后台进程，xxx为进程名字 conda activate pytorch1.11 #激活创建的pytorch环境 ctr+A+D #同时按住ctrl + A + D将创建的进程放入后台进程运行 screen -ls #显示在后台运行的进程信息 screen -r xxx #重新进入放在后台进程的进程，xxx为进程名或者进程端口号 screen -S 4025581 -X quit #删除放在后台进程的进程，xxx 为进程名或者进程端口号
- 本机地址映射（可选）
配置Xshell(远程服务器连接客户端)：文件 -> 当前会话属性 -> 隧道，再进行添加，注意源主机是当前你的服务器，一般为localhost ; 侦听端口号是：上面你给jupyter lab配置的端口号2589；目标主机是指你的本机，一般为127.0.0.1，目标端口号也可以和侦听端口号一致为：2589，也可以是其他端口号（注意不要与本机端口号冲突），配置完成后点击确定就行，然后就可以在本机浏览器上面通过：http://127.0.0.1:2589/ 访问jupyter lab
- 官网下载Pycharm专业版（社区版不能进行远程服务器连接）
- 学生邮箱可以免费激活Pycharm专业版，https://www.jetbrains.com/shop/eform/students
- 打开Pycharm专业版, File -> Settings ->Project: xxx ->Python Interpreter 后点击右边齿轮进行添加远程服务器python 解释器，如下图所示
- 然后点击 SSH Interpreter,添加服务器地址，端口号，用户名
- 输入用户密码
- 添加远程服务器Python解释器,点击Interpreter选项，如果安装了anaconda，则python解释器位置为：anaconda3/envs/pytorch1.11/bin/python3.7
- 修改远程服务器映射文件夹的目录，点击Sync folder选项（同步本机和远程服务器相对应文件夹的内容）
- 然后点击Finish就配置完成使用Pycharm连接远程服务器
- 点击Pycharm中Tools -> Deployment -> upload to xxxx 就能将当前修改的内容同步更新到远程服务器相对应文件上面
- 也可以点击Pycharm中Tools -> Deployment -> Configuration 查看配置的远程服务器的IP地址，以及本地文件夹映射到远程服务器对应的文件夹的路径
