上次服務器跑 code是二個月之前了，這次跑程序，配環境配了一下午，裝了卸，卸了裝，在之前各種筆記中徘徊，這次做一個總結，以減少之后的落坑時間（還沒調好，心累 = = 菜如狗）：
Step 1:
首先，我們簡要的查看一下系統當前狀態，這里是PC端預備（一）：GPU信息查看，其實就是：nvidia-smi，來看看有沒有人在跑程序，占了哪些卡。接著，需要查看查詢cuda 版本：nvcc -V?
如果系統內存占用過多，可服務器安裝（七）：占用GPU內存過多，通過du?-lh?--max-depth=1 查看當前目錄下一級子文件和子目錄占用的磁盤容量 conda? clean? -p 刪除沒有用的包，conda clean -t ；conda clean -y -all 依次進行清除 = =
如果需要源 PC端預備（一）：源查找、刪除、添加，可分別添加，移除：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/? ||||and ||| conda config --remove-key channels
Step 2:
為code配置特定環境服務器系列（一）：多版本Python（Anaconda管理）首先查看已有conda： conda --version,再查看python的環境：conda info -envs，如果需要添加新環境：conda create --name python27 python=2.7，這時候可以再次確認python新環境：conda info -envs 以及當前的python版本：python --version，如果確認使用該環境，通過 conda activate python27即可激活。為了防止系統內存占用過多，使用完畢后可以對envs環境進行移除：conda remove --name python27 --all。
此外，還可以通過conda list查看所有的packages，如果對特定的包進行移除和升級，采用 conda install numpy==1.10;conda remove numpy;conda update numpy;如果想更新conda這種，可以用：conda update conda。如果想全部更新，可以用：conda update --all
接著，需要?服務器安裝（二）：conda安裝tensorflow和conda常用命令 ，具體地，通過 conda search tensorflow-gpu 查看各個版本，之后利用 conda/pip install tensorflow-gpu==1.x.x，如果需要更新，可以根據conda update xxx or conda remove xxx進行更新或者移除。
有時候，如果系統有點小笨，可能要特別地指定安裝路徑，即使用pip install 命令時指定安裝路徑，實際操作為：pip install --target=/home/mdd/anaconda3/envs/python37/lib/python3.7/site-packages torch torchvision，可參考 服務器安裝（二）：指定文件位置安裝pytorch
此外，有時候系統可能會報錯：服務器系列（一）：ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory ，這是因為tensorflow等框架與CUDA版本不匹配，需要對應的下載匹配版本：【查看cudnn版本】https://blog.csdn.net/baidu_32936911/article/details/79774289 【tensorflow與cuda對應關系】https://tensorflow.google.cn/install/source。如果想更換cuda版本，參考服務器安裝（六）：cuda 2nd來配置新conda。
查看python：which python 查看tensorflow版本：pip show tensorflow-gpu
之后，這里還需要服務器系列（一）：vim .bashrc進入vim編輯界面之后如何退出來改變環境變量，可能用到的是vim ~/.bashrc進入，Esc + ：+ wq退出并保存修改之后的文件，source ~/.bashrc更新 .bashrc。其他的，:q!? 若曾修改過檔案，又不想儲存，使用 ! 為強制離開不儲存檔案。:q? ? 離開 vi （常用）等等。
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作為菜鳥不停配環境 下torch多次失敗 import torch都不行
報錯：from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模塊。
解決辦法：
torch 無法使用（torch 0.4.0，python3.6.8, cuda9.0, cudnn7.3.1）
使用命令conda install numpy pyyaml mkl cmake cffi
參考自：from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模塊。
