在网上有很多关于使用 gpu 训练的博文，但是，如果按照他们的安装方式，有的时候总是不行。会出现下面的错误：

• cuda 明明已经安装成功了，为什么 torch.cuda.is_available() 为什么是 False？
• 我需要在本地安装 cudnn 或者 cuda 吗？

公司让我基于 okexchain 开发一个节点质押工具。

SSH分客户端openssh-client和openssh-server。

如果你只是想登陆别的机器的SSH只需要安装openssh-client（ubuntu有默认安装，如果没有则sudo apt-get install openssh-client），如果要使本机开放SSH服务就需要安装openssh-server。

这个项目还是很有意思的，我是在寻找便宜的 gpu 机器的时候发现的。

fastai 比之于 pytorch，相当于 keras 比之于 tensorflow。

Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。

Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。就只包含最基本的东西，其他的库得自己装。

tensorflow 写 gpu 程序和写 cpu 是一样的，你不需要额外在代码中做多余的操作，只需要写出一份代码，至于使用的是 cpu 还是 gpu 取决于你安装的是 tensorflow 还是 tensorflow-gpu。

但是，如果你有多块 gpu 的话，想要使用一块 gpu 跑，还是需要写使用哪一块的代码，不写的话，自由分配，可能是多块 gpu 一起跑代码。

责任链模式（Chain of Responsibility Pattern）为请求创建了一个接收者对象的链。这种模式给予请求的类型，对请求的发送者和接收者进行解耦。这种类型的设计模式属于行为型模式。

类似于击鼓传花。