利用Pycharm連接配接伺服器

前言

當下，很多深度學習的模型需要高配置的裝置來跑，本地的pc可能無法滿足要求。是以就需要利用伺服器來訓練，但是在伺服器上操作代碼不是很友善。利用Pycharm可以在本地編寫/修改代碼，能夠同步到伺服器上，并且能直接在本地利用pycharm運作同步到伺服器上的代碼。非常的友善。

- 前提

一台裝有anaconda的伺服器，本地裝了專業版的pycharm。

操作步驟

步驟一：在pycharm上使用伺服器的python環境

• 用pycharm任意打開一個項目，從工具欄中選擇File–Settings

  

• 找到你的項目名稱下面的Python Interpreter

  

• 在這裡，選擇我們要用的python的解釋器。點選下圖所示的python Interpreter後面的按鈕，然後點選Add，将伺服器中Anaconda中的python解釋器加入pycharm中。

  

  

• 在右側的選項中選擇SSH Interpreter 表示要用ssh的方式來找到python解釋器。

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• 在host中填入你的伺服器的公網IP 然後在Username中填入你的使用者名。然後點選Next。

  

• 輸入你的伺服器的通路密碼，然後點選Next。

  

• 在Interpreter中選擇你在伺服器中的解釋器的位置。找到你在伺服器中安裝的Anaconda，然後找到bin，再從裡面選一個python解釋器。然後點選Finsh。

  

  

• 此時你就可以看到，目前環境下安裝的python的包。然後點選ok。此時，你的pytharm已經是在伺服器的python環境下了，此時運作代碼便是在伺服器上運作。

  

步驟二：同步代碼

完成步驟一後便能能用伺服器來跑代碼了，接下來是讓本地的代碼能夠與伺服器上的代碼同步。這樣我們隻需要在本地修改代碼，便能自動同步到伺服器上。

• 選擇工具欄中的Tools-Deployment-Configuration。

  

• 選擇SFTP類型，建立SFTP連接配接，輸入伺服器ip 和 使用者名 密碼。建立SFTP連接配接。然後點選Test Connection測試下是否能正常連接配接。如正常便會彈出下圖。

  

  

• 然後點選Mapping選擇映射關系，在Local path中選擇本地項目所在的路徑。在Deployment path中選擇在伺服器中項目的存在路徑。然後點選ok

  

• 最後在Tools-Deployment 下勾選上自動更新。如果你的項目在伺服器上就選在Download from xx（你的伺服器），如果你的項目在本地，就選擇Upload to xx。

  

• 此時本地和伺服器的代碼便已經同步了。

總結

其實所有的步驟無非就是做了兩件事，讓pycharm與伺服器建立SSH連接配接XFTP連接配接，能傳輸指令和檔案。剛開始比較生疏，多操作幾次可能就能熟練了。