目錄
一、連接 Linux系統的 服務器 以及基本使用
1、連接服務器：
2、上傳檔案
3、讓服務器后臺運行
4、埠被占用 (已經知道自己用來哪個埠，比如用了5000)
5、利用vscode 連接服務器 （開發很方便了ヾ(≧▽≦*)o）
二、關于跑程式 使用GPU等方面
1、查看GPU情況：
2、pytorch 指定運行的哪個 Gpu
3、服務器輸入nvidia-smi 顯示：
一、連接 Linux系統的 服務器 以及基本使用
1、連接服務器：
ssh root@ip2、上傳檔案
本地控制臺 寫下面的命令
PS C:\Users\DeathYmz> scp -r path zlwang@ip:/home/yu/data3、讓服務器后臺運行
nohup python myServer.py & 讓服務器后臺運行 如果有print的輸出結果都在nohup.out4、埠被占用 (已經知道自己用來哪個埠，比如用了5000)
OSError: [Errno 98] Address already in use
netstat -tlnp|grep 5000
kill -9 17059
（殺死占用埠的行程號）
5、利用vscode 連接服務器 （開發很方便了ヾ(≧▽≦*)o）
（1）install：
Remote-SSH
Remote vscode
Remote-WSL
Remote Development
（2）設定 選擇 C:\Users\DeathYmz\.ssh\config
填寫如下資訊 如在命令連接服務器采用：ssh root@10.69.11.202 對應填寫下面 如果想連好幾個 在里面接著寫，
Host root
HostName ip
PreferredAuthentications password
User root
重要的一步：
選擇remote-ssh extension-setting 加上config file C:\Users\DeathYmz\.ssh\config
(3) 點擊打開, 輸入密碼，第一次可能會問你是Linux，windows，還是 macos
二、關于跑程式 使用GPU等方面
1、查看GPU情況：
lspci | grep -i vga
nvidia-smi
圖1顯示有四塊，圖2 processes 顯示現在哪幾塊正在被占用
2、pytorch 指定運行的哪個 Gpu
首先你要查看當前 GPU的使用情況，然后再在終端指定使用 哪個 Gpu
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python xxx.py
或者你可以在代碼中指定
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “2”
3、服務器輸入nvidia-smi 顯示：
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is ins talled and running.
命令列輸入：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo service lightdm restart
nvidia-smi一般能解決了，
以前發布的一些
關于 連接服務器 傳輸檔案到云服務器 以及運行程式被占用 程式在后端一直運行
VSCode 打開 pycharm 專案
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