远程服务器下 anaconda、pytorch安装，设置jupyter、VS code远程连接

anaconda安装

1.下载 Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh后，终端切换到安装包路文件夹下运行

bash  Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

按提示操作（按Q键跳过提示）。
安装完成后运行 conda 出现 conda commond not found问题
按照以下步骤解决

1. 终端输入 vim ~/.bashrc
2. 按i切换到输入模式，在最后一行输入 export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH后，按Esc键后输入:wq!保存退出
3. 在终端输入source ~/.bashrc

2. 创建虚拟环境

conda create -n name python=3.6 # name is defined by yourself, python版本号

配置镜像源，提升下载速度。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes 
conda info # 查看是否添加成功

安装pytorch

1. 激活环境 conda activate name
2. 在线安装 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch # 用其他源可以去掉 -c pytorch
3. 安装可视化工具包 pip install tensorboardX
4. 安装图像处理工具包 conda install scikit-image
5. 安装opencvconda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv

设置远程jupyter notebook 连接， VS Code 连接

利用jupyter notebook自带的远程访问功能

1. 终端输入jupyter notebook --generate-config 生产配置文件
2. 终端输入 ipython后设置访问密码

from notebook.auth import passwd
passwd() #输入并确认密码后，生成 sha1…………, 复制这一串字符串

3. 终端输入 vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 后，将以下内容添加到文件中

c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = 'sha1…………' # 上一步生成的密文
c.NotebookApp.open_browser = False   #关闭服务器端的浏览器
c.NotebookApp.port =8888  #指定访问端口

4. 输入配置内容后，按 Esc，然后输入:wq! 保存并退出。
   激活环境后输入python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "显示的名称"， 设置jupyter notebook打开的kernel

VS CODE通过SSH连接到 Linux 服务器

1. 本地安装VS code后，安装Remote Development扩展插件
2. 在vscode 中打开remote explorer 输入ssh [email protected]连接服务器，在vs终端输入密码，完成远程连接。
3. 本地终端输入 ssh-keygen -t rsa 生产密钥对
4. 在服务器上设置公钥：打开生成的秘钥保存路径，拷贝 id_rsa.pub 里的内容，添加到云服务器的 ~/.ssh/authorized_keys 文件后面。