关于单幅图像无雨问题。找到了2017年IE文章《Removing rain from single images via a deep detail network》文章，源代码，数据集在github上：https://xueyangfu.github.io/projects/cvpr2017.html
想要复现一下代码，老师给配置了一个服务器，在上面跑数据。
cuda11.1，cudnn8.4（这俩服务器已经装好了，我就没装），python3.8，TensorFlow2.4
文章是用的TensorFlow1.x的版本，改到TensorFlow2.x的版本运行的
用MobaXterm链接服务器
去该网址下载： MobaXterm下载
直接参考该文章就可以，完全没问题
服务器中anaconda3安装
之后的环境都是anaconda安装的，先来在服务器配置anaconda3
下载anaconda3安装包
在 anaconda3下载链接下载对应的版本，我下载的是这个：
下载到电脑上，将包直接拖到MobaXterm里面就可以，他就自己上传
输入：bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
遇到一堆问题输入Q或者回车enter
遇到[y/n]输入y
我没有遇到其他问题，可以参考其他文章 例如这个文章
python3.8+TensorFlow2.4环境配置
需要看自己的cuda版本和哪一个python和TensorFlow对应
因为我是cuda11.1。没有对应的版本，就往下找（可以适当向下兼容）cuda11.0对应的版本–（python3.6-3.8，tensorflow2.4.0）
可能会更新，找不到对应版本的去官网找：官网链接
创建一个虚拟环境
conda info -e （查看所有的虚拟环境）
conda create -n tensorflow2.4 python=3.8 (创建一个环境，环境名称为tensorflow2.4，是基于python3.8的，他就会安装一些python的包，在/anaconda3/envs/下面就会有一个TensorFlow2.4的文件）
conda activate tensorflow2.4(虚拟环境名字为tensorflow2.4)（进入到该虚拟环境中）
退出环境
conda deactivate
安装tensorflow等一些python库
例如matplotlib、tensorflow
进入虚拟环境后，直接pip install tensorflow就可以
看看有没有装好TensorFlow
CUDA、cuDNN、tensorflow三者对应之后
python
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
输出：
True #成功
有的输出时False，可以参考这个文章 tensorflow GPU测试tf.test.is_gpu_avaiable()返回false解决方法
运行python文件
conda activate tensorflow2.4（激活环境）
cd /home/code/（python文件存放位置）
python training.py（运行python文件）
参考文章:
MobaXterm连接服务器
MobaXterm安装Anaconda-TensorFlow
tensorflow GPU测试tf.test.is_gpu_avaiable()返回false解决方法