先说一下整个流程：

我使用远程的GPU服务器，SSH链接到服务器后，在指定的URL下载一个教程包到
自己的工作路径下。教程包里，有分章节的文件夹，每个文件夹里面是.ipynb文件，数据等；教程包里还有一个yml文件。

安装miniconda，这是一个Python包下载和安装管理器。
通过conda命令，由写好依赖包的yml文件，创建和配置环境。
激活gluon。（gluon是MXnet的一个新接口，所以到此已经安装好了默认的MXnet)

由于默认安装的MXnet是CPU版本,要安装GPU版本，需要先卸载，再安装CUDA8.0对应的MXnet。

通过jupyter notebook指令，得到一个token，以及服务器serve这些教程文件的端口。
将远程服务器的8888端口，映射到本地的8888。在本地浏览器，通过localhost:8888访问教程。

再说一下需要注意的细节：

1.安装conda：

conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。
如何在远程服务器安装miniconda ：
先介绍一下wget command :
wget stands for "web get". It is a command-line utility which downloads files over a network.

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先下载了一个安装文件.sh，然后用bash来运行这个安装文件

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https://www.zhihu.com/question/19598302这里有讲wget和curl的区别和优缺点。

2.

配置cuda的环境变量，conda的环境变量这里installer直接写入了。
配置后，使用source可以立即生效。

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环境变量的配置：

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如果需要更新教程，重新下载教程包，重新conda配置创建环境时，系统显示conda这个prefix已经存在，你要做的就是去env文件夹下，删除conda。

3.熟悉一下curl

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教程中，我们第一步就是下载教程包，命名，并且解压缩，删除压缩包
mkdir gluon-tutorials && cd gluon-tutorials
curl https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz -o tutorials.tar.gz
tar -xzvf tutorials.tar.gz && rm tutorials.tar.gz

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4.

用conda env create -f environment.yml创建和配置环境以后，需要激活gluon,
才能卸载默认版本的MXnet，并安装cuda8.0版本的MXnet.

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yml文件长这个样子，可能是用conda evn create -f environment.yml完成了jupyter,
MXnet, gluon的初步安装.

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5.

开两个window，一个用jupyter notebook指令，得知在远程服务器的8888端口已经serve了我们的教程。如何访问呢？只需使用 ssh -L8888:localhost:8888 myserver_address ，就可以在localhost:8888访问远程8888端口。然后输入token即可。