我使用的服务器是RTX2080TI的显卡，在正式使用GPU进行训练之前，建议使用CPU容器进行模型数据的准备。
在之前的博客中也说过了。用xshell软件连接到远程服务器进行命令行的操控，简单复习一下，详细可以看本人之前的CSDN博客。
获得服务器的IP地址与端口号，用户名为root,输入密码进行连接。
在命令行中输入
apt install lrzsz
安装压缩包的插件后，进行压缩包的上传。
使用RZ,SZ指令进行文件的上传与下载。
上传文件到服务器
rz filename 地址
下载文件到本地
sz filename
之后会弹出来下载的目的地址，一般desktop，即可下载。
下面进行GAN的训练
运行指令
unzip -o DCgan-Pytorch.zip
直接运行
cd DCGAN-PyTorch $$ python dcgan.py
代码就可以运行了，运行结果若下图所示；
以下为 ls 命令看out文件夹下所生成的图片
查看GPU的运行显存状态
watch -n 0.5 nvidia-smi
GAN在整个模型中的网络进行人脸的生成，发现效果很奇怪，就不分享了，搜索DCgan就能找到很多，读者可以自己试试。
接下来，我准备开始进行理论基础的梳理，包括机器学习中的支持向量机，决策树，K-mean，EM等分类与聚类算法，深度学习中的网络模型中种类与训练。如果读者也是机器学习算法算法工程师，其接下来的心得，我想应该会有共鸣。深度学习的基础是数学计算和理论，在程序的编写中如果没有理论的支撑，就是乱调参，一篇论文首先发现new idea ,代码编写，进行debug，成功后就可以进行论文撰写，接下来我准备复习机器学习理论了，希望和读者一起努力。更好的时代，更好的你。