1. 相关软件版本
xshell:
xmanager:
pycharm:
pycharm破解服务器：https://jetlicense.nss.im/
2. 将相应的软件安装（pojie好）
a> 启动xmanager passive，这个是用来接受linux转发过来的x11的：
b> 设置xshell，使用ssh隧道将x11转发到windows机器上
在被设置的服务器上执行echo $DISPLAY,如下：
c> 通过设置后，就可以将linux中的图形界面转发到windows机器上了，例如，在linux命令行中使用eog 1.jpg可以将1.jpg显示在window系统中：
可以看到linux已经通过ssh隧道将x11成功的转发到window，而背后支撑x11的服务器正是xmanager提供的：
3. 配置pycharm，使其能够通过ssh协议远程的使用linux上的python环境，并且进行远程调试、代码同步：
a> 新建一个pythonproject，选择好项目的位置：
b> 在File->settings中，设置远程linux服务器：
选择Add..，然后填写好远程服务器的ip地址以及用户名和密码：
在path mapping中设置windows目录和linux目录的映射关系，这样方便进行windows和linux之间进行代码同步：
在settings=>Tools=>python Scientific页面中，将show plots in tool window关闭，这样是为了使pycharm能够正常的将linux的中的x11协议转发到xmanger中：
c> 设置源代码同步：
到此，已经设置好了pycharm、xshell、xmanager相互交互的环境。下面在pycharm中写一段测试代码，这个测试代码通过pycharm提交到linux机器上，然后linux通过x11协议转发到windows上，在windows上显示一张图片，line.py代码如下：
设置pycharm运行line.py的环境变量：
在环境变量列表中加入DISPLAY变量，值为localhost:11.0(具体值，在设置好xshell x11转发规则后，通过linux shell中的echo $DISPLAY获得)
点击运行按钮，可以看到在windows中显示了画图的效果：
4. 设置pycharm使用emacs方式编辑：File->settings->keyMap->Emacs
设置文件结尾为unix格式：
5. 搭建pytorch+cuda的环境：
a> 安装pytorch使用，sudo pip install pytorch
b> 下载和安装cuda：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuda的默认安装位置：/usr/local/cuda-8.0
在安装的过程中如果遇到X dispaly的问题，
It appears that an X server is running. Please exit X before installation. If you're sure that X is not running, but are getting this error, please delete any X lock files in /tmp.
那么可以尝试使用/etc/init.d/lightdm stop
然后在尝试安装，安装成功后日志如下：
c> 下载和安装cudnn：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
libcudnn的安装，先安装runtime，然后再安装dev包。
d>
将cuda和cudnn安装成功后，发现torch已经支持cuda了：torch.cuda.is_available() --> true
6. 现在pytorch+cuda的环境已经搭建好，可以跑一个简单的minst例子了，首先将代码下载好torch_minist.py：
然后设置torch_minst.py运行时的环境变量DISPLAY=localhost:11.0，点击run按钮可以看到运行效果：
图终于截完。