【动手学深度学习v2】03 环境安装
云平台：阿里云计算
操作系统：Ubuntu 22.04
CPU&内存：8核心 32G
GPU：NVIDIA V100 16G * 1
SSD（固存）：1T
用户：root
本地操作系统：win 10 家庭版
ssh工具：xshell 7
正文
第一步 在linux中安装Anaconda
用xshell或Win命令行连接云服务器后，在linux中安装Anaconda
参考这位大佬的文档：https://blog.wuzuxi.com/200.html
我把文件安装到了/root/application目录下
第二步 创建环境，激活环境
onda create --name d2l-zh python=3.10
conda activate d2l-zh
第三步 在虚拟环境下安装包和下载课程项目文件
包
conda install jupyter
conda install torch
conda install torchvision
d2l那个包死活下不下来，后来我直接去 https://anaconda.org/ 上下载d2l包从本地安装
conda install --use-local /home/pku/app/d2l-0.17.6-pyhd8ed1ab_0.tar.bz2
课程文件
git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-zh-pytorch-slides
(我放到了/root/application下)
第四步 端口映射
为啥需要这一步？
因为在服务器上打开的jupyter运行在服务器的本地网址上，在本地无法访问。要想咋本地网页上进行访问，需要进行端口映射。
root用户下启动jupyter noteboot
（在linux上输入）
jupyter notebook --allow-root
端口映射
Windows系统上打开命令行，输入：
ssh -L 8889:localhost:8889 root@39.100.86.220
端口号、用户名，服务器主机ip地址按照实际的改
ps：端口号是linux上jupyter运行的端口号，一般是8888（base环境），不过也会变动（比如在我们自己创建的虚拟环境下运行jupyter）
完成后再在linux上打开jupyter，网页复制到本地网页运行，如果能打开就算成功，至此课程环境安装成功。
附录
关于jupyter notebook打开后主页显示的是哪个目录的问题
我发现，在哪个目录下运行jupyter，那么网页打开后的主页就是该目录
例子：
cd /root/application
jupyter notebook --allow-root
则之后打开的网址的主业就是application目录
关于端口映射
网上和弹幕都说有一种方法，也可以在本地打开服务器jupyter的网页
jupyter notebook --allow-root -ip=0.0.0.0
但是我测试了不行，不知道为啥
关于云平台为什么选择使用阿里云
我的需求是选一台好GPU的机器，前后试过三个云平台，最后选择了阿里云
阿里云：
优点：
- 报错少，下包快： 服务器装显卡驱动没问题，并且服务器能访问外网，能git clone项目
- 阿里云的技术售后支持非常好，愿意打电话给我解决问题
缺点：
- 主页广告多：阿里云网站乱七八糟的东西太多，新手会头晕
腾讯云：
- 服务器无法访问外网：下包速度慢，下包会出现一些奇怪的报错，无法git clone，搞我心态
Ucloud：
优点
- Ucloud主页干净简单，新手上手快
缺点
- 显卡驱动有问题：不管是我自己安装显卡驱动还是安装自带驱动的操作系统，都无法使用nvidia-smi命令探测到显卡，非常搞我心态。
亚马逊：
要国外银行卡，暂时劝退
总结：阿里云报错最少，其他平台会报些奇怪的错误，每个平台报的错误还不一样，搞人心态
