1：WinSCPリモートログインツールを開きます。接続するサーバーのIPアドレス、ポート番号、ユーザー名、パスワードなどを入力します。
2：ログインに成功したら、PuTTYでターミナルを開きます
3：最初にGPUサーバーの使用状況を確認し、コマンドを使用します
nvidia-smi -l
最初のGPUを使用できることがわかりました。
4：最初に仮想環境を作成し、次のコマンドを使用します。
virtualenv env_distantly_supervised_ner
5：次に、python2.7とpython3のどちらを使用するかを検討する必要があります。ここでは、例としてpython2.7を使用します。まず、python2.7インタープリターのアドレスを確認します。
which python2.7
6：Pythonインタープリターの使用を選択します
virtualenv -p /usr/bin/python2.7 env_distantly_supervised_ner
7：仮想環境をアクティブ化する
source bin/activate
8：次に、github上のオープンソースコードをサーバーにコピーすることを選択します
git clone https://github.com/rainarch/DSNER.git
9：次に、中国科学技術大学の国内ソースを使用して、テンソルフローをインストールする必要があります
pip install tensorflow-gpu==1.1.0 -i http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn10：インストールが成功したら、モデルのトレーニングを開始できます