一、安装Anaconda
1.在windows系统下，从anaconda的官网上下载linux版本，下载后的为.sh文件
（Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh）
2. 下载winSCP软件，将下载好的sh文件拖拽到Linux服务器上，建议直接放到桌面上
3.Win10远程桌面连接，输入主机号，账号密码，进入Linux系统，打开终端
4.输入cd，然后输入chmod 755 Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh（允许自己可操作，其他人不可写）
5.如果是复制到桌面上了，直接输入./Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh安装anaconoda，如果不是复制到桌面上，先转到安装目录上，在执行操作。
6.一路yes下来，就安装完成了，但是还要配置环境变量。
vim ~/.bashrc
输入上述命令后在输入i，会进入可编写模式，在末尾加上
export PATH=/home/XXX/anaconda3/bin:$PAT （xxx为你的用户名）
最后输入source ~/.bashrc 更新配置文件即可
（中间如果哪里不小心搞错了，可以按esc之后输入：q！表示不保存退出）
7.验证，在终端输入anaconda，出现下面这样，就代表安装成功了
二、安装pytorch
1. 为pytorch创建一个虚拟环境,因为pytorch似乎与tensorflow不兼容，创建一个虚拟环境就好像虚拟机一样，即使崩了也不会影响到外部。
conda create -n pytorch python=3.6
创建一个名为pytorch，python版本为3.6的虚拟环境。如果想删除环境就是conda env remove -n pytorch
2. 进入虚拟环境
source activate pytorch
3.安装pytorch
pip install pytorch
三、安装tensorflow
1. 为tensorflow创建一个虚拟环境
conda create -n tf python=3.6
创建一个名为tf，python版本为3.6的虚拟环境。
2. 进入虚拟环境
source activate tf
3.查看当前conda可安装的版本
conda search tensorflow-gpu
建议不要装太新的版本，容易与python无法配合
4.安装tensorflow
conda install tensorflow-gpu=1.10.0
cudn cudnn 如果用conda下载的话会自动帮你装好
注：tensorflow的很多问题都可以通过降版本得到解决
四、服务器使用过程中的一些小问题
1. 遇到鼠标变十字，无法点击的问题
由于错误操作，shell命令行终端当成了python环境，误输入了‘import’指令
找到包含import的进程，杀死即可，在终端中输入：
ps -ef | grep import 查看import进程的pid
然后kill -9 20150（import进程的pid号）
注：如果由于鼠标不能动的问题，终端不小心被其他程序挡住了，无法输入的情况，可以尝试同时按住ctrl+tab，然后利用小键盘上下左右将终端调到前面，如果桌面没有打开的终端，可能就只能重启服务器了
2. 将Anaconda的默认版本python3.7版本变成指定版本
不想建立虚拟环境，又因为其他原因不想用3.7版本的，可以在终端输入
conda install python=3.5 来修改默认版本
3. 在虚拟配置环境中使用jupyter notebook
虽然anaconda自带jupyter notebook，但如果使用虚拟环境的话，如上面的pytorch虚拟环境，如果想使用jupyter notebook，需要执行下面的操作：
a）配置好pytorch的环境，进入
source activate pytorch
b）安装jupyter notebook
conda install ipython
conda install jupyter
c）打开
jupyter notebook
d）操作完成后，想退出环境，source deactivate pytorch
4. 查看gpu使用情况及指定gpu
1. 下载gpustat
终端输入 pip install gpustat
2.终端输入gpustat即可查看当前gpu使用情况
如果想要实时监控，可以输入watch -n1 --color gpustat
3.选用指定gpu
py文件中输入下面的语句，指定只在2号上跑
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2'