一、为什么要用Linux上的虚拟环境

当我们费尽心思在服务器上搭好pytorch、tensorflow、spark等等框架的时候，再把同样的事情移植到Windows上是非常痛苦的，所以，直接使用服务器上已经搭好的环境无疑是很爽的一件事情。笔者找到了两种方法，一种是用xManager+jupyter的方式，不过这种方式需要桌面版的系统，不符合笔者需求，就放弃了；还有一种就是直接用pycharm专业版，本文介绍的也是这种方式，效果很好。

二、步骤

2.1  创建pytorch虚拟环境：

Linux用conda构建名为pytorch的虚拟环境，并安装pytorch、dgl：

创建虚拟环境：conda create -n pytorch python=3.6

安装pytorch（CPU）： yconda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

安装pytorch geometric：

pip install --verbose --no-cache-dir torch-scatter

pip install --verbose --no-cache-dir torch-sparse

pip install --verbose --no-cache-dir torch-cluster

pip install --verbose --no-cache-dir torch-spline-conv (optional)

pip install torch-geometric

注意，执行上面几个命令的时候需要系统中有g++，否则会报错。

sudo apt install g++

安装dgl：

conda install -c dglteam dgl

2.2  pycharm使用远程解释器

首先，要保证pycharm是专业版。。。

1.tools-deployment-configuration

2.具体填参数如下，注意这个Name要和项目名字保持一致

注意，具体的代码文件位置=Root path + Deployment

然后更改pycharm的解释器

其中会出现一个copy还是move的选项，我试了一下，都可以，看你们心情

然后就大功告成啦！

大功告成