遇到这个问题，应该就是自己电脑上要跑个深度学习的代码，需要个大点的GPU（16Gor32G），甚至不止一个，最近做毕业设计，16G显卡没够用，想着在家整个服务器试试。
1，租个服务器，初学者和非初学者都可以用阿里云，因为细节好、便宜、稳定、高级。
购买阿里云服务https://www.aliyun.com/product/ecs?spm=5176.26063952.J_8058803260.32.7a7847f2XIbRbt我们直接进入购买页面，你可以自己慢慢了解，但对于穷人家孩子，抢占式实例要比按量付费便宜（遑论包年包月）。我的选择大概如下：
相关的具体内容设置，可以自己看后面的圈？（如下），镜像的设置我使用了CentOS，感觉算是比较好用，不会有奇怪的错误。
二、登陆。刚刚的一系列操作应该已经让我们完成购买了GPU服务器，GPU的数量和大小是你自己选的，一般一个GPU也够用。然后就该登陆了，我没有截图，不过解释起来也不会太复杂。我们在网页就可以通过点击登陆实例来进入终端，不过如果需要传输文件的话，还是需要下载些软件的，我用的是Mac，有一款免费的软件很好用Royal TSX，mac专用的SFTP传输和终端连接等工具，windows就有很多了，网上一查便知(mobaxterm、Xmanager算是好用的)。可以用这些软件连接服务器，传输文件。记得在购买服务器的时候，你设置了登陆密码，用户名可能是root之类的（也可以选择密钥，但我习惯了用密码登陆），IP地址就是公网地址，有了这些你就能连接上服务器了。如果这里有些内容不清楚，可百度。我的建议是，SFTP用Royal TSX，在终端里的操作以网页的形式打开就好，操作起来也是很方便的。
三、配置pytorch环境
这个步骤我觉得下面几个链接是值得推荐的。
linux 服务器使用 conda 安装 pytorch_无九不知名的博客-CSDN博客_linux服务器安装pytorch使用 conda 安装 pytorch1、安装 conda1.1、下载 anaconda1.1.1、本地下载1.1.2、服务器内命令行下载1.2、anaconda 安装1.3 anaconda 切换镜像源1.4、检查是否安装成功2、PyTorch 安装参考链接1、安装 conda1.1、下载 anaconda1.1.1、本地下载官网下载 anaconda linux版本。1.1.2、服务器内命令行下载wget https://repo.anaconda.com/archttps://blog.csdn.net/weixin_43735353/article/details/107286466
Anaconda真是一个好东西啊~Anaconda默认安装了常见的科学计算包，用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包；Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境，可以在不同环境下制定不同版本的Python，安装不同依赖包，再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个Anaconda这么好，我们用它来搭建一个基于Pytorch框架的深度学习环境~文章目录一、Anaconda...https://blog.csdn.net/baidu_26646129/article/details/88380598?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164320412416781683976039%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164320412416781683976039&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-9-88380598.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%89%E8%A3%85gpu%E7%89%88%E7%9A%84pytorch&spm=1018.2226.3001.4187
Previous PyTorch Versions | PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/previous-versions/
简单的总结一下我的步骤：
1，登陆终端，在Royal里设置好，SFTP连接，准备传输文件。
2，在Anaconda官网上下载.sh文件，并上传到服务器目录里。
3，上传完成后，终端里命令行运行
bash XXX.sh #其中xxx是你下载的安装包名字
4，安装后，重启终端。
5，新建一个python虚拟环境。
conda create -n torch python=3.7
6，激活环境后，按照上述链接中的添加新镜像源，两个链接中镜像源不大一样，要把提到的都加入进去，才会没问题。之后按照其步骤操作即可。很easy
7，检查环境，conda list看看是不是想要的版本，以及pytorch是不是GPU版本的。finished！