因为我们先前连接了远程地址，这里就需要先删除关联的 origin 远程库。这里注意，需要把之前add到缓存区的东西删掉再重新传。上传完后，刷新Gitea仓库即可看见刚刚上传的文件。若是返回为空，那就是没有文件。本地就会在git文件夹下看见克隆的这个文件名。，是因为当前命令的目录没有切换到仓库目录下。这里若第一次使用git会报错，没有输入账号。根据提示输入邮箱和名称即可。再次执行remote。

我用OpenNMT 在服务器上训练了一个模型，保存的模型会被部署在另外一个没有GPU的机子上。问题来了，在GPU上训练的模型在CPU下是不能跑的。

然而服务器是有这个文件的，我就猜想是不是pycharm在连接服务器的时候出了问题。经过多次的检查并重新连接服务器，得到的结果还是一样。这让我不知道咋整，因此这个问题搁置了一段时间。就在今天，我在研究是不是和文件路径有关系的时候，果然发现了问题所在。...

然而服务器是有这个文件的，我就猜想是不是pycharm在连接服务器的时候出了问题。经过多次的检查并重新连接服务器，得到的结果还是一样。这让我不知道咋整，因此这个问题搁置了一段时间。就在今天，我在研究是不是和文件路径有关系的时候，果然发现了问题所在。...

我用conda 从新创建了一个项目环境，安装了一些基础的库。然后当我下载安装torch的时候，报错说安装的空间不足，我看了一下，torch确实比较大，一个多G，但是之前也没有出现过这个问题。一开始以为是docker的问题，但是想了一下，不应该啊，这个服务器磁盘空间那么大，怎么一个torch就不行。后来看了一下磁盘空间具体情况，如下：看得出来很多目录都没有用。最后得出的原因是，我安装anaconda

一直报错的原因在于，我们在服务器上安装好了anaconda后，添加了清华源镜像，以便加速下载相关包。下载的通道也会优先使用清华源的通道，当我每次安装cuda版本的时候，这个下载通道他找不到对应的版本，就会默认下载cpu版本的pytorch，这就导致了，我不管下载多少次，下载的版本都不对！在安装了CUDA的前提下，又在服务器上安装了无数遍pytorch，依然不能使用，运行代码就报错，提示CUDA不能

自定义函数使用GridSearchCV参数寻优GirdSearchCV and RandomizedSearchCV自定义函数中使用GirdSearchCVGridSearchCV参数说明GridSearchCV常用方法GridSearchCV属性说明自定义函数使用GridSearchCVGirdSearchCV and RandomizedSearchCV1）. GirdSearchCV是skl

出现问题的原因是事件的路径未用绝对路径，

在项目根目录下直接创建一个文件，后缀改成.gitignore 即可。

首先要查看服务器中显卡驱动支持的最大cuda版本。nvidia-smi，得到如下版本信息。第一行可以看到，最大支持cuda11.6。