实验室服务器重做系统之后，之间搭建的Python环境已甚嚣尘上，只好从头再来。但是过程中遇到很多莫名其妙的bug，特此立章记录，望对他人有所帮助。作为一个深度学习的初学者，个人对所谓的版本没有什么特别要求，只希望所有版本号对应，再无bug。
个人使用的是Xshell 7作为链接服务器的工具，这个软件似乎是收费的，但是白嫖能用，就不放链接了。之后新建链接，确定个人的服务器IP地址，端口号等信息就可以了。
进入服务器之后，就可以开始安装Pytorch了。首先我们需要安装Anaconda，至于这个东西具体是什么，可以理解成一个python环境小管家，帮助你管理各个版本的python环境。可以官网瞅一眼，按个门https://www.anaconda.com/。
首先，我们需要下载Anaconda的安装包。由于某些原因，当我的安装包下好之后，出现了【段错误，核心已转储】，可能是给我分配的内存不够吧。所以选择安装Miniconda。下载地址如下：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.3.14-Linux-x86_64.sh
在下载完成后，执行下面的指令：
bash Miniconda3-4.3.14-Linux-x86_64.sh
中间回车和yes同意之后，就可以了。安装之后需要重启。
安装完成之后，利用dir命令，就可以看到目录下的文件。
可以cd进去看一下：
其中envs就是存放你创建的虚拟环境的地方。下面我们就可以执行conda命令了，但是这里出现了第一个问题，就是无法识别conda命令。这个可能是没有激活，使用，就可以了。这样命令行前端会出现base，需要退出可以使用conda deactivate命令。
source ~/.bashrc
然后创建虚拟环境，具体指令如下：
conda create -n 环境名 python=3.6
激活环境：
conda activate 环境名
这时候命令行前面就以改环境名开头。
下面我们就要进入pytroch的安装了。这里的版本号一定要注意，我们可以使用
cat /usr/local/cuda/version.txt
查看版本号。
这里又遇到了bug，根据我的版本号，进入pytorch官网，但是没有10.1的选项。而且根据其他的帖子，需要输入对应的版本号，例如下图
这是一个大坑，如果这样做，会显示缺少ELF头文件。所以不需要使用这种方式。直接
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
注意，我这里安装的版本是10.2，之所以不是跟我的服务器相适应的，是因为我之前在安装10.1的之后，发现pytorch版本还是CPU的，并不能使用GPU。而且Pytorch官网没有10.1的选项。所以在安装10.2版本之后，一切正常使用。