【详细图文】使用MobaXterm的SSH功能远程连接服务器，并创建pytorch环境，使用yolov8训练数据集
目录
一、使用MobaXterm连接服务器
1、官网下载MobaXterm
2、SSH连接服务器
二、查看服务器的基本信息
1、查看服务器基本信息（可选）
（1）查看主机名和系统版本
（2）查看CPU信息
（3）查看内存信息
（4）查看网卡信息
（5）查看总进程数
（6）查看活动进程数
（7）查看系统生存时间
（8）查看磁盘情况
（9）列出目录下的内容
（10）切换工作目录
（11）查看当前工作目录
2、查看CUDA环境
（1）查看CUDA版本
（2）查看显卡信息
三、Anaconda安装
1、确认Anaconda是否安装
2、查看Anaconda环境信息
（1）查看python版本号
（2）查看当前conda版本号
（3）查看conda更多信息
（4）查看所有虚拟环境
（3）查看所有已安装的包
四、pytorch安装
1、创建一个新的虚拟环境
2、激活自己创建的环境
3、切换pytorch的清华源：
4、官网下载对应版本的pytorch（这里以cuda11.8为例）
5、验证pytorch是否安装成功
6、下载所需的各种库
（1）（在pytorch环境下）输入安装所需的各种库：
（2）（python）验证是否下载成功
五、安装 YOLOv8 和数据集准备
1、安装 Ultralytics 库或导入Ultralytics
2. 准备YOLOv8数据集配置
3.准备YAML配置文件
六、启动YOLOv8训练
1、训练模型命令
2、验证模型性能命令
3、使用模型推理
4、监控训练结果
5、注意事项
七、关于Mobaxterm的使用
1、页面介绍
2、文件传输和下载
（1）从本地到服务器
（2）从服务器到本地
3、文件的复制和粘贴
（1）基本的文件复制
【1】将文件复制到另一目录
【2】复制文件并改名
（2）目录的复制
【1】复制单个目录
（3）其他常用选项
【1】保留文件属性
【2】交互式复制
（4）复制时的错误处理
【1】目标目录不存在
【2】权限问题
4、查看文件数量
（1）统计所有文件和子文件夹的数量
（2）仅统计普通文件的数量
（3）仅统计子文件夹的数量
（4）统计文件/文件夹数量
5、个性化设置
（1）修改主题/字体
（2）自定义快捷键
（3）保存会话配置
6、鼠标右键粘贴
（1）直接粘贴
（2）勾选 Paste using right-click后粘贴
7、使用Unix 命令集(GNU/ Cygwin)工具箱
（1）直接调用
（2）安装额外工具
一、使用MobaXterm连接服务器
1、官网下载MobaXterm
MobaXterm Xserver with SSH, telnet, RDP, VNC and X11 - Home Edition
https://mobaxterm.mobatek.net/download-home-edition.html
2、SSH连接服务器
使用MobaXterm连接服务器，点击左上角SSH，输入服务器ip和用户名，点击ok，再输入密码，即可进行连接。（用户名根据实际情况，不一定是root）
这里点击 “Advanced SSH settings” ，还可以根据需求进行其他的配置，例如使用密钥认证、代理设置等。
输入该服务器对应的用户密码，输入密码时不显示，输入后回车会提示是否保存密码：
如果选择保存密码，则会要求你输入一个安全密码，以后每次使用时需要输入这个密码才能连接之前保存了的会话，这里选择“X”掉或者点击“Cancal”取消。
二、查看服务器的基本信息
在MobaXterm环境下，您可以使用以下命令查看服务器的基本信息：
1、查看服务器基本信息（可选）
（1）查看主机名和系统版本
uname -a显示服务器的主机名、内核版本、操作系统等信息。
（2）查看CPU信息
top显示服务器的CPU使用率、负载、进程等信息。 （按q键或Ctrl+c可退出该显示）
（3）查看内存信息
free -m显示服务器的内存总量、已使用量、空闲量等信息。
（4）查看网卡信息
ip a 或 ifconfig显示服务器的网络接口信息，包括IP地址、MAC地址、上传和下载的流量等。
（5）查看总进程数
ps -ef | wc -l（小写的L）显示服务器上的总进程数。
（6）查看活动进程数
ps -ef | grep -v grep | wc -l显示服务器上的活动的进程数。
（7）查看系统生存时间
uptime显示服务器自上次启动以来的运行时间。
（8）查看磁盘情况
df -h显示服务器的磁盘分区情况、每个分区的使用量、剩余空间等信息。
（9）列出目录下的内容
1s [-a -l -h] [Linux路径]
或
ls当不使用选项和参数，直接使用ls本体，表示：以平铺形式，列出当前工作目录下的内容
（10）切换工作目录
cd
或
cd cd命令无需选项：只有参数，表示要切换到哪个目录下。
cd命令直接执行：不写参数，表示回到用户的HOME目录。
（11）查看当前工作目录
pwdpwd命令，无选项，无参数，直接输入pwd即可
2、查看CUDA环境
（1）查看CUDA版本
nvcc --version如果CUDA已安装，会显示CUDA的版本号。
（2）查看显卡信息
nvidia-smi显示显卡的详细信息，包括CUDA版本、显卡型号、显存使用情况等
三、Anaconda安装
1、确认Anaconda是否安装
【含base字样】已配置conda环境或已下载Anaconda环境，连接结果如下：
【无base字样】未配置conda环境或未下载Anaconda环境，连接结果如下：
如果Anaconda未安装，需使用wget命令下载Anaconda并进行安装。
2、查看Anaconda环境信息
（1）查看python版本号
python --version
（2）查看当前conda版本号
conda --version
（3）查看conda更多信息
conda info
（4）查看所有虚拟环境
conda info --envs 或 conda env list
（3）查看所有已安装的包
conda list
四、pytorch安装
1、创建一个新的虚拟环境
（base环境下）创建名字为pytorch，python版本为3.8的虚拟环境。
conda create -n pytest python=3.9点击y 即可继续。
此时可再次查看虚拟环境，可发现pytest虚拟环境已存在：
conda info --envs 或 conda env list
！！！如果想要删除虚拟环境即可使用以下代码：（回到base环境，最后两个y确认删除）
删除某个虚拟环境：conda remove -n pytest --all
（pytest更改成自己虚拟环境的名称）
2、激活自己创建的环境
conda activate pytest
如果需要退出环境，退出环境命令为：
conda deactivate
或者
conda activate base
3、切换pytorch的清华源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
4、官网下载对应版本的pytorch（这里以cuda11.8为例）
官网： Start Locally | PyTorch
（推荐）阿里云镜像：pytorch-wheels-cu118安装包下载_开源镜像站-阿里云
示例如下，尽量根据自己服务器的实际情况进行选择。
pip install torch==2.2.2+cu118 torchvision==0.17.2+cu118 torchaudio==2.2.2 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu118