什么是远程登陆服务器跑深度学习程序：

我最开始跑程序都在cpu或者谷歌云端，最近刚开始有gpu服务器，有空可以写一下谷歌云端跑程序教程，对于没有gpu服务器的可以考虑蹭谷歌云端的gpu，缺点就是非常不稳定，跑一个小网络可能要掉线三四次，很崩溃。
远程登陆服务器跑深度学习程序：在远程服务器上搭建跑程序的环境，然后把你想跑的程序及相关的文件传到远程服务器上，用命令行或者Pycharm或者Jupyter Notebook开始调试程序。也就是本机只是控制作用，程序的运行是在服务器上，利用了服务器的gpu可以加快深度学习网络的训练。

Ubuntu16.04添加新用户并授予管理员权限

有root权限的用户

远程连接服务器的方法：

1.远程可视化控制软件TeamViewer

直接傻瓜式安装使用即可，有时说连接错误，注册个用户登陆后会稳定很多

2.SSH远程命令行控制

3.推荐：远程命令行控制软件Xshell和远程传输文件软件Xftp

Xshell和Xftp用校园邮箱注册是免费使用的
Xshell和Xftp安装及使用软件B站教程

Ubuntu16.04服务器远程安装Anaconda

有用教程1
附加：更改python环境变量后，最好重启一下服务器

Anaconda ubuntu16.04 Cuda 8.0安装pytorch

有用教程1
已经安装了Cuda 8.0，命令行一直错写为conda install pytorch torchvision cuda8.0 -c pytorch
应该是：conda install pytorch torchvision cuda80 -c pytorch

可以用命令行在服务器上跑程序，这样改代码我不太习惯。我用了Pycharm远程连接服务器，或者jupyter notebook远程连接服务器，就是在本机上改的代码可以同步到服务器上。

Pycharm远程连接服务器

利用pycharm自带的远程访问功能

Jupyter Notebook远程连接服务器

利用jupyter notebook自带的远程访问功能
其中打开jupyter_notebook_config.py用命令行：vim ./.jupyter/jupyter_notebook_config.py

c.NotebookApp.ip = ‘*’
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
c.NotebookApp.password = ‘argon2:argon2idargon2idargon2idv=19m=10240,t=10,p=8m=10240,t=10,p=8m=10240,t=10,p=8YaMf/HFTexr8I2naS/gMpA$lil/xQYe/JOVjmHv7rXQVQ’

VScode远程连接服务器

VSCode 中利用 Remote SSH 连接远程服务器
连接成功后会出现Open folder，打开需要的文件夹就行
而且使用Terminal可以直接使用远程服务器的终端

Anaconda ubuntu 安装caffe

1.不同的深度学习框架最好还是不要混淆，所以在anaconda中新建一个caffe环境：
conda create -n env_name python=X.X 创建python版本为X.X、名字为env_name的虚拟环境。env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
默认情况下只安装了一些必须的包，不会像我们安装anaconda时自动安装很多常用的包。要实现上面的功能，须在末尾加上‘anaconda’：conda create -n env_name python=X.X anaconda
2.激活环境：conda activate caffe
3.安装gpu版caffe：conda install -c defaults caffe-gpu
4.验证：
python
import caffe

PyTorch程序如何使用GPU加速

已经配置好GPU环境了，在Pytorch程序中需要把数据，网络，与损失函数转换到GPU上
有用教程1

如果pytorch突然与cuda版本不符合了

报错：The NVIDIA driver on your system is too old (found version 9000). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver.
卸载pytoch重新安装

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