上次服务器跑 code是二个月之前了，这次跑程序，配环境配了一下午，装了卸，卸了装，在之前各种笔记中徘徊，这次做一个总结，以减少之后的落坑时间（还没调好，心累 = = 菜如狗）：
Step 1:
首先，我们简要的查看一下系统当前状态，这里是PC端预备（一）：GPU信息查看，其实就是：nvidia-smi，来看看有没有人在跑程序，占了哪些卡。接着，需要查看查询cuda 版本：nvcc -V
如果系统内存占用过多，可服务器安装（七）：占用GPU内存过多，通过du -lh --max-depth=1 查看当前目录下一级子文件和子目录占用的磁盘容量 conda clean -p 删除没有用的包，conda clean -t ；conda clean -y -all 依次进行清除 = =
如果需要源 PC端预备（一）：源查找、删除、添加，可分别添加，移除：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ||||and ||| conda config --remove-key channels
Step 2:
为code配置特定环境服务器系列（一）：多版本Python（Anaconda管理）首先查看已有conda： conda --version,再查看python的环境：conda info -envs，如果需要添加新环境：conda create --name python27 python=2.7，这时候可以再次确认python新环境：conda info -envs 以及当前的python版本：python --version，如果确认使用该环境，通过 conda activate python27即可激活。为了防止系统内存占用过多，使用完毕后可以对envs环境进行移除：conda remove --name python27 --all。
此外，还可以通过conda list查看所有的packages，如果对特定的包进行移除和升级，采用 conda install numpy==1.10;conda remove numpy;conda update numpy;如果想更新conda这种，可以用：conda update conda。如果想全部更新，可以用：conda update --all
接着，需要 服务器安装（二）：conda安装tensorflow和conda常用命令 ，具体地，通过 conda search tensorflow-gpu 查看各个版本，之后利用 conda/pip install tensorflow-gpu==1.x.x，如果需要更新，可以根据conda update xxx or conda remove xxx进行更新或者移除。
有时候，如果系统有点小笨，可能要特别地指定安装路径，即使用pip install 命令时指定安装路径，实际操作为：pip install --target=/home/mdd/anaconda3/envs/python37/lib/python3.7/site-packages torch torchvision，可参考 服务器安装（二）：指定文件位置安装pytorch
此外，有时候系统可能会报错：服务器系列（一）：ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory ，这是因为tensorflow等框架与CUDA版本不匹配，需要对应的下载匹配版本：【查看cudnn版本】https://blog.csdn.net/baidu_32936911/article/details/79774289 【tensorflow与cuda对应关系】https://tensorflow.google.cn/install/source。如果想更换cuda版本，参考服务器安装（六）：cuda 2nd来配置新conda。
查看python：which python 查看tensorflow版本：pip show tensorflow-gpu
之后，这里还需要服务器系列（一）：vim .bashrc进入vim编辑界面之后如何退出来改变环境变量，可能用到的是vim ~/.bashrc进入，Esc + ：+ wq退出并保存修改之后的文件，source ~/.bashrc更新 .bashrc。其他的，:q! 若曾修改过档案，又不想储存，使用 ! 为强制离开不储存档案。:q 离开 vi （常用）等等。
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作为菜鸟不停配环境 下torch多次失败 import torch都不行
报错：from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
解决办法：
torch 无法使用（torch 0.4.0，python3.6.8, cuda9.0, cudnn7.3.1）
使用命令conda install numpy pyyaml mkl cmake cffi
参考自：from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。