技術標籤：anacondapython

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伺服器的使用–連線伺服器和pycharm

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1.下載軟體（左伺服器）：

2.安裝軟體
3.開啟伺服器-點選New session

4.輸入相應的伺服器號和自己的賬號

5.建立後就進入了伺服器環境，接下來的操作和anaconda是一樣的。另外需要在左側欄伺服器的home中建立自己的資料夾，用來儲存自己的檔案和程式碼。

6.在伺服器中關於環境的操作（和anaconda中操作是一樣的）

1）conda list 檢視安裝了哪些包。

2）conda env list 或 conda info -e 檢視當前存在哪些虛擬環境

3）conda update conda 檢查更新當前conda

4）conda --version 查詢conda版本

5）conda -h 查詢conda的命令使用

6）top 檢視誰在使用伺服器

7）watch nvidia -smi 看伺服器視訊記憶體

8）pip install --upgrade pip 下載pip包
     pip install  Keras   下載包

9）conda activate name 進入自己的環境

10）pip install -i https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-         gpu==1.14.0  比如下載1.14.0版本的gpu tensorflow 
11）conda remove -n name --all 刪除環境

12）conda remove --name   package_name  刪除環境中的某個包

13)Linux: source deactivate

    Windows: deactivate     退出環境返回根環境
    
14）建立python虛擬環境。
 使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等)命令建立  python版本為X.X、名字為your_env_name的虛擬環境。your_env_name檔案可  以在Anaconda安裝目錄envs檔案下找到。
 注意：預設的情況下只安裝了一些必須的包，並不會像我們安裝anaconda時自動安裝很多常用的包。要實現上面的功能，則須在末尾加上‘anaconda’，完整命令是：conda create -n your_env_name python=X.X anaconda
 

15）使用啟用(或切換不同python版本)的虛擬環境。
開啟命令列輸入python --version可以檢查當前python的版本。
使用如下命令即可 啟用你的虛擬環境(即將python的版本改變)。
Linux: source activate your_env_name(虛擬環境名稱)
Windows: activate your_env_name(虛擬環境名稱)
這是再使用python --version可以檢查當前python版本是否為想要的。

16）對虛擬環境中安裝額外的包。
使用命令conda install -n your_env_name [package]即可安裝package到your_env_name中

7.pycharm端連線伺服器
1)Tools — Deployment — Configuration

2)點選要跑的程式檔案點選專案右鍵–>Deployment up to 上傳至伺服器

3)Run

引用：https://blog.csdn.net/wdx1993/article/details/83660717
博主：撒哈拉沙漠的眼淚