一、连接服务器下载Anaconda 3
使用win+r输入cmd打开命令行，在命令行中输入ssh -p xxxxx(你的端口号如10101，下图红色部分) root@xxx.xxx.xxx.xxx(服务器ip地址下图蓝色部分)
第一次连接时，连接没问题会出现Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])?之后就不会出现了。
输入yes，之后就是输入你自己的密码进行连接。
二、下载及安装Anaconda 3
在进入服务器之后，如果是新的docker，需要使用apt update更新一下。
使用命令：cd /home 进入根目录下的home
然后在此目录下下载Anaconda 3
进入Anaconda 3 官网找到linux下合适的版本链接右键复制链接使用：
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh
国内用户可以从清华大学开源软件镜像站里面获取 Anaconda 3
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
进入网页后根据日期排序，下载最新的版本，选择 Linux 64 位版本下载。一般ubuntu选择此类型的文件。
下载示意图：
使用ls查看是否下载完成，如完成，使用bash xxxx（文件名)进行安装
进入安装界面之后，就一路yes就行。
安装完成之后，在命令行输入codna测试是否安装成功，成功会弹出下图。
如果未弹出，关闭远程连接，重新连接服务器，如果前面出现base则安装成功，使用conda质量验证。
三、创建虚环境，安装pytorch
确保Anaconda安装完成后，使用
conda create -n your_env_name python=x.x创建虚拟环境例如：
创建中途需要输入一次yes
完成之后可使用conda env list查看已安装虚环境：
如上图所示，我们创建了名为test，python版本为3.9的虚拟环境。接下来我们使用conda activate you_env_name 激活刚创建的虚环境（或者切换至其他环境）：
如上图，切换成功后前面名称发生变化。
接下来就是安装pytorch，因为我们是在docker中安装，所以不需要再安装cuda和cudann，正常安装pytorch需要确保有cuda和cudann见博客：
ubuntu安装anaconda unbuntu安装pycharm ubuntu安装pytorch_anaconda ubuntu snap-CSDN博客中的第3部分
因为使用的是docker，确保已激活要安装的虚环境，在此虚环境下我们直接使用以下代码
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 安装就好
正常非docker环境进行以下步骤
可以使用nvidia-smi查看自己的cuda版本：
搜索pytorch在官网中PyTorch找对应自己cuda版本的pytorch
可以选择conda安装或者pip安装等
安装完成后，在终端输入python，然后import torch ，然后print(torch.cuda.is_available())，如果显示ture则安装成功，可使用exit()退出python。（一定要在已安装torch的虚环境中使用，Base中未安装pytorch）
至此服务器上工作完成。
四、远程连接
vscode：
首先点击扩展，搜索ssh安装Remote-ssh
安装完成之后会出现，远程资源管理器。
点击红圈中的+号，在上方输入ssh -p xxxx(端口号) root@xxx.xxx.xxx.xxx(服务器ip)之后回车，选择需第一个更新。
右下角会出现一个已添加，
点击连接，在最上端输入密码
在左边侧边栏中点击如下图：
然后在上端输入打开的默认路径如下图（可自行设置）：
然后再次输入密码连接。
以后就可以通过以下步骤连接啦。
pycharm连接
方法1：点击文件中的远程开发：
然后点击新建连接
填好之后检查连接并继续，之后选择文件存储路径，即项目目录。
然后下载并启动，等待pycharm在服务器上下载一些必要文件。
方法2：
在文件设置中的方法解释器中，新建ssh解释器，用户名为root，其他见上图。
直到这一步：点击同步文件夹后的文件图标，先选择解释器，选择前文所配置的虚环境下的python3文件：路径为:/root/anaconda3/envs/xxx(your_env_name)/bin/python3 
如果anaconda不安装在此路径的，在服务器终端上使用 conda env list可以查看环境路径
解释器路径设置为：环境路径/bin/python3
再修改存储路径，也可以不修改。然后完成文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-769673.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-769673.html
到了这里，关于在服务器的docker容器中安装Anaconda配置环境以及使用编程工具远程连接环境的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
