比如说 集群得使用。还有pycharm得申请，上传本地项目到集群等等，调用gpu等等问题。
先是集群的使用 。
首先使用自己的账号登陆到集群账号
创建一个环境，
conda create --name test --clone py36
查看自己的环境
conda info --env
切换到自己的环境
conda activate test
然后使用pip list 查看自己安装的包
pip list
这样就完成了基础环境的创建。
下面激活pycharm 。
从官方网站下载pycharm 专业版并安装，然后登陆下面的网址 申请学生优惠的注册码网址
需要学信网认证截图或者学生证照片。大概一天时间，就可以收到为期一年的注册码啦~
在此之前，可以先点击试用，然后再等注册码下发后，可以在help菜单栏下选择注册
申请成功后。。
将本地项目上传到集群
首先配置sftp 用于文件的上传！
设置下这个文件的解释器
也可以用刚刚配置的sftp的地址
结束配置好解释器了
下面可以将项目文件导入到pycharm了
导入之后，然后配置下本地文件和集群文件的映射。
这样就可以将本地得项目上传到集群了。
下面我们将在集群上运行以下 这个项目。
先登录到节点
ssh node01
先查看以下集群的占用情况
watch -n 0.1 nvidia-smi
查看显卡占用 看看任务号
watch -n 0.1 gpustat -c -u -p
查看集群核心数量
grep 'processor' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l
选择一个空闲的gpu 执行命令 （注意 可能这个项目没有数据集 ，需要自己下载数据集 创建好文件夹）
python Train.py --gups '4'
等待运行结束就可以了~