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。
Previous PyTorch Versions | PyTorch https://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！
Original: https://blog.csdn.net/weixin_46421825/article/details/122754240
Author: GL_007
Title: 如何自己租GPU服务器（阿里云）跑pytorch代码
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