大体情况是这样的，我在本地用xshell连接到远程服务器，用xshell的界面打开服务器终端，通过Anaconda虚拟环境执行工程服务文件，执行命令是这样的：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python service.py，当我在终端敲完这条命令，点击enter键，终端没任何反应（排除掉ctrl+s锁死终端界面的情况，因为我还能输入命令，按enter键后，光标能跳到下一行）
附上终端的快捷键命令：
ctrl+s 暂停屏幕输出
ctrl+q 恢复屏幕输出
ctrl+l 清屏，和clear作用一样
ctrl+d 退出用户
ctrl+c 结束当前正在运行的程序

解决思路

第一步：在service.py文件里面导入系统库后面添加打印信息，在导入自己写的模块后面添加打印信息；结果看到在程序其实能运行，只是卡死在导入自己写的模块的地方，但是明明上午我还能运行，这点有些奇怪。
第二步：确定具体是哪个模块导入出错，根据自己导入的文件一步一步深入发现有两个文件：fused.act.py，upfirdn2d.py，在导入upfirdn2d模块时卡住了。
fused_act.py最开始部分如下：

upfirdn2d.py最开始部分如下：

两个文件在同一个目录下，目录里的文件如下：

懂pytorch的都知道，pytorch利用torch.utils.cpp_extension构建CUDA/C++拓展，将cpp和cu文件做成.so动态库供python调用，可参考链接，生成的.so文件自动缓存到临时目录：

可以看到upfirdn2d文件夹下有一个lock文件，这就是导致卡死的原因，可参考链接
于是我用命令把它删除后，就可以运行了。

第三步：找到问题原因，这还不够
每次运行都得编译生成.so文件在导入，这导致启动程序很慢，所以我索性直接将两个.so文件复制在fused.act.py，upfirdn2d.py同级目录下，直接import这两个.so文件于是就成了这样：
fused.act.py开头部分：

upfirdn2d.py开头部分：

这样修改后，每次启动程序就不需要编译生成.so文件，直接从同级目录下导入.so文件即可，加快程序运行时间。