最近刚学深度学习，自己电脑的cpu版本的pytorch最多跑个LexNet，AlexNet直接就跑不动了，但是作业不能不写，实验不能不做。无奈之下，上网发现还可以租服务器这种操作，我租的服务器每小时0.78人民币，简直是发现新大陆，又省下一大笔钱，太开心了吧（啪，什么乱七八糟的）。
PS:这是初级教程，还是去年写的，今年我又探索了一些新的方法，有的可以省钱钱，有的可以改一些库的内部文件，比如说可视化的visdom（因为visdom刚开始运行可能会很慢），有的可以把文件从虚拟系统下载到本地（有的时候一些跑出来数据是保存在项目里的，并不在本地）。先挖个大坑，等什么时候有空来填。
非常建议某平台给我一些补贴或者广告费（这是可以说的吗），我感觉我每次把网址放上来我自己就没得租服务器了——都被租完啦。想要网址的自己去找哈，叫AutoDL，可怜的网站可能是有利益冲突，总被限流，一般检索很难第一次就被找到，但还是有可能被检索到的。
因为本人小白，所以专业术语方面说得不太利索，所以直接上图。如果你也是小白，看网上充满专业术语的帖子估计也和我开始一样痛苦。话不多说，直接上菜。
1.寻找可以租的服务器
网上有很多服务器平台
这里的实例就是指你租用的gpu，点击后就选择你的gpu，其他没什么好说的，有一点要注意，就是镜像那个地方
如果你是第一次装，那你就选择“基础镜像”，因为大概率你们老师会让你们先学CNN，LeNet，AlexNet这些基础的网络。
而如果是要用到YOLO-v5等一些github项目，选“算法镜像”可以即刻拥有创建即用的算法环境。
而如果你以前用过gpu，但是之前用的gpu关机后再开机发现没有了（租给别人了），那么你就要选择“我的镜像”。因为你租用服务器后代码使用的一些数据比如说你保存的model不在你的本地，而在gpu的镜像里，在这之前你需要给你之前用的gpu的镜像保存下来。
在保存镜像之下要保证你的gpu在关机状态。
接着就给你的镜像命名，随便命名啥，只要你能记住就行。
然后你就可以在租用新的gpu的时候使用你原来的镜像啦。
最后点击立即创建即可，服务器就已经被你租到手啦，这个平台会先送你10块钱，足够让你捣鼓一天，了解租用流程了。
2.pycharm专业版
因为租用gpu这相当于远程将你的代码传送到远方~~，让别人给你运行，所以你的pycharm得搞个专业版的，只有专业版可以远程。
可以自己去pycharm官网掂量一下专业版要多少钱->->，所以我的建议是万能的某宝（嘘）。
3.pycharm建立远程SSH连接
这里说一下不知道为什么网上的教程都说要先建立SFTP协议，再建立SSH连接，但是我直接建立SSH连接就可以，所以我就写了我的方法。有疑问的小伙伴可以去网上搜一搜。
首先来到AutoDL平台找到你的实例，也就是你租用的gpu，找到gpu的登陆指令和密码
举个例子，
登陆指令是：ssh -p 26966 root@region-3.seetacloud.com
密码是：zHr0lkQW+M
然后你需要利用这些吧你的pycharm和租用的gpu联系起来
到左上角的File -> Settings，点击到左上角的File -> Settings，点击进入
在左边一列的Project中找到Python Interpreter，进入后再点击右边的Add Interpreter
选择SSH
1/4利用之前的登陆指令填写这三个，把那条指令拆分即可。
2/4填写登陆密码
3/4如果前面没写错的话，这一步就会如图所示。否则则是一行红字
这里选系统解释器，不要按照图上选虚拟环境
4/4选择基础解释器，大家以前配置pytorch虚拟环境的话应该知道解释器是什么意思吧。
创建成功后你的Python Interpret里会出现一个新的以Remote Python开头的解释器，选择它就可以了。
最后选择SSH配置，tools->Deployment->configuration
选择你刚刚创建的SSH配置，一定要选择上面的√的符号，否则改不了
之后就可以开始用pycharm啦。
4.使用pycharm
4.1.Terminal终端
首要任务是将你的代码跑起来。用租的gpu跑代码的流程是pycharm会将你的代码上传到服务器上，然后用linux指令再去跑这段被上传过的代码
首先上传代码
右击你的代码找到Deployment->上传你的代码到服务器
接着点击底部最右边的File Transsform，找到你最近上传的py文件的路径，也就是图上的2
复制这段路径后来到Terminal
这时你不能在本地的Terminal运行代码，而要在你的服务器里运行 。从小三角里选择你之前创建的python解释器，也就是有Remote Python开头的那个解释器，前面有提到。
接着你就在刚刚打开的窗口里按照python+空格+路径的形式作为你的命令写进Terminal，这其实是linux命令，回车后py文件就开始运行了。
4.2.如何装库
直接在终端里pip install 库名就可以
以上就是我在租gpu时遇到的一些问题，欢迎大家评论交流~
