Conda

简要介绍一下vscode与ssh的远程开发联动，顺带推荐一下notebook。现在发现在python的远程服务器开发中配合使用notebook是真的太方便了。熟悉流程后部署非常快，主要是真的太！方！便！了！！！

最近，我遇到了一个需要迁移 Conda 环境的场景。通常来说，深度学习项目的环境搭建是相当复杂的，因为依赖包之间的版本关系非常紧密，而且硬件驱动的版本也常常有限制。如果能够直接将已经配置好的环境从一台服务器迁移到另一台服务器，将大大节省时间和精力。

在远程服务器上没有root权限，不能动系统驱动，又想用较新的PyTorch和transformers，该怎么配置环境？这里记录一下我用Conda单独安装CUDA和相关依赖的过程，包括版本选择、CUDA可用性检查，以及让程序找到虚拟环境里的CUDA，顺便整理了安装xformers时遇到的依赖问题。

由于博主多次在Linux远程服务器上使用conda配置r内核的jupyter notebook，但每次时间一久就会忘记某些步骤（最主要是一样的坑每次都会踩出不一样的问题）。在综合网上相关教程以及自己的亲身经验后，总结出一份安装指北，供大家以及将来的我参考。