VS code 远程连接服务器步骤

①安装VS code，并连接远程服务器（本地也需要有ssh）。参考

②免密钥登录设置，参考

　　具体步骤：WIN+R -->cmd, 输入ssh-keygen，然后一直Enter，最终生成公钥和私钥（文件位置位于/.ssh文件夹下）。

　　接下来将公钥上传至服务器：通过Ftp工具连接服务器，查看隐藏文件，找到.ssh文件夹，将本地的公钥内容复制到.ssh文件夹中，选择保存即可。

③VS code简体中文，参考

环境安装步骤：

1：anaconda 的安装。 （解决：报错：conda: command not found）（vim编辑）

安装 Anaconda3
bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

创建Python环境： 代表创建一个python3.5的环境，我们把它命名为python35
conda create --name py27 python=2.7

# To activate this environment, use 管理和使用python环境 ， 来激活创建的环境
conda activate py27

# To deactivate an active environment, use
conda deactivate

conda 移除python环境
conda remove -n python3.6 --all

查看Python环境： 可以看到所有python环境，前面有个‘*’的代表当前环境
conda info --env

安装
conda install pytorch=1.1 torchvision cudatoolkit=10.0
conda install pytorch=1.1 torchvision cudatoolkit=11.1

pip install tensorboard_logger
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查看linux系统中的CUDA 版本号：  cat /usr/local/cuda/version.txt
查看CUDNN 版本号： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

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Ubuntu 更改CUDA的版本， 添加CUDA到bashrc环境变量
在使用下面命令的时候，会出现找不到该命令，但是cuda已经安装好了，这是因为cuda环境变量有问题，执行的命令为：
nvcc -V
需要添加的环境变量，我安装的是cuda-10，这里根据安装的cuda版本自行更改下面的配置, vim ~/.bashrc：
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
nvcc -V
输出为：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

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安装Pytorch-1.1失败：
到下面的网站可以直接下载： https://anaconda.org/pytorch/pytorch/files?version=1.1.0
下载好后conda install --offline filename即可 （但会出现环境变量问题，该方法不可行），采取：

conda 环境安装过程中由于网络问题 CondaHTTPError:，下载不成功。可以尝试手动下载安装包，偷梁换柱。操作步骤：

conda 环境的复制 conda env create -f environment.yaml安装 Anaconda3 环境后：conda: command not found，解决：
1）~/.bashrc文件没有配置好： vim ~/.bashrc
2）在最后一行加上： export PATH=$PATH:【你的安装目录】
Linux中vim编辑方式：i或者a进入插入编辑模式，ESC键退出，：或者/进入命令模式（:wq保存并退出，:q退出不保存，:q!强制退出不保存）
3）运行source ~/.bashrc 保存

screen 全屏窗口管理器

screen -S session_name # 新建一个session
screen -ls # 列出当前所有的session
screen -r session_name # 进去name对应的session，这里也可以输入session id，同样有效
screen -d session_name # 远程detach某个session，这里也可以输入session id，
screen -d -r session_name # 结束当前session并回到session_name
screen -wipe # 清理那些dead的session
exit或者ctrl+d　＃退出当前screen窗口，结束当前screen窗口，不想再连接回来（即杀死会话）

C-a d #进入screen窗口后，想暂时退出（等会还想连接这个screen窗口）
C-a c #screen 在该会话内生成一个新的窗口并切换到该窗口
C-a n #切换到下一个窗口；
C-a p #切换到前一个窗口
C-a k #关闭当前窗口
C-a w #列出当前窗口(不知道为什么我不显示)
C-a tab #切换屏幕

文件解压Linux命令：

解压命令unzip和tar和打包命令以及xz、bz2、gz压缩格式的文件解压 --> 链接

查看
watch -n 1 nvidia-smi

保存到text文件中

np.savetxt(r'//sim_PNAN.txt',sims,fmt='%.5f')

np.save(r'',attn_max[queryL:].cpu())
np.save(r'',attn_max[queryL:].cpu())
np.save(r'',attn_max[:queryL].cpu())

查看当前的进程GPU
fuser -v /dev/nvidia*

杀死进程
kill 进程号

下载数据到服务器
scp -r -P 端口号 用户名@IP地址:/home/XXX/CCC/data .

vscode 无法连接服务器，但是Xshell， Xftp等都可以正常连接。解决办法：

1. 打开C盘下的/user/<user_name>/.ssh文件夹，找到known_hosts文件；
2. 用记事本打开该文件，可以看到如下所示的界面：
   1. 删除所要连接服务器IP相关的信息；
   2. 此时再用VSCode连接服务器，就一切正常了。

docker创建镜像image
docker image build -t py27 .

docker 查看所有镜像
docker image ls

生成容器container
docker container run -it py27 /bin/bash

查看容器
docker ps

docker container start fb1d96f591b4
进入容器
docker exec -it fb1d96f591b4 /bin/bash

docker port determined_bardeen 22

ssh root@202.85.220.177 -p 22212
vim /etc/ssh/sshd_config