做深度学习等算法，自身GPU性能一般，实验室也没有服务器，而且也不是完全做算法的时候，买一块GPU就很不划算，性价比高的云服务器就是救星。先以免费的云服务器google colab来说，后续再介绍便宜但好用的服务器。
联网
第一步联网，这个大家都会就不多说了。
注册账号
注册谷歌账号
https://colab.research.google.com/drive/10anx043Wihhk4KqfLLGbkBwb1rVi-ze2#scrollTo=k-XVlk4Fh6Mr
填写电话的时候记得切换浏览器语言为英文
注册谷歌云盘
https://drive.google.com/drive/my-drive
环境配置
colab环境更改
更改CPU或者GPU
上传文件到云盘
????????尽量减少不必要的中间数据，可在之后重新生成
colab连接云盘
打开colab的文件
装载后文件中就会出现 drive
输入代码，切换命令行路径到自己的文件夹
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive")
import os
path="/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/yourproject"
os.chdir(path)
os.listdir(path)colab运行
默认状态是 python 执行块，跟jupter一样
若要使用命令窗需要在语句前面加英文感叹号 !
调用python文件用 python 文件相对位置和文件名
跨平台使用python
pycharm里的文件调用比较简单，会自动寻找文件位置，但服务器不一样
在每个需要调用其他文件的文件夹内新建一个
__init__.py 文件
内部写入
import sys
import os
curPath = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
rootPath = os.path.split(curPath)[0]
sys.path.append(rootPath)然后在每个文件前面调用这个模块
项目里尽量用绝对地址，以防换文件后找不到地址，
最好的办法是
自动获取前面的绝对地址 + 项目内文件相对地址即用init里面的rootPath + 项目文件相对地址，这样无论在 pycharm 还是命令行都能运行