接下来就可以点进去看到服务器上的文件了。为了更加方便地进行文件交互，我们添加对应的磁盘到Windows资源管理器的此电脑中：
选择刚刚服务器的网络路径即可添加：
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DL开发环境配置篇
配置这台服务器的主要作用就是做深度学习训练，所以GPU相关的驱动和环境时肯定要安排好的，网上资料很多很杂，这里梳理出了最便捷可靠的安装方法供大家参考~
3.1 安装Nvidia显卡驱动最简单的方式是通过系统的软件与更新来安装：
1. 进入系统的图形桌面，打开Software & Updates软件，可以看到标签栏有一个Additional Drivers：
选择第一个安装Nvidia官方驱动（第二个是开源驱动）即可，根据网络情况稍等大概十分钟，安装完重启服务器。
2. 重启完之后更新一下软件：
sudo apt update
sudo apt upgrade
这里会连带Nvidia的驱动一起升级一遍，更新到最新的驱动；更新完可能会出现nvidia-smi命令报错，再重启一下就解决了。
3.2 安装CUDA如果之前安装了旧版本的cuda和cudnn的话，需要先卸载后再安装：
sudo apt-get remove --purge nvidia*
然后按照前面的方法重新安装显卡驱动，安装好了之后开始安装CUDA：
1. 去官网下载cuda安装包：CUDA Toolkit 11.0 Download | NVIDIA Developer(https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive)，相关选项如下（根据实际情况选择）：
