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深度学习——pycharm远程连接

news 2026/2/10 5:24:27

目录

  • 远程环境配置
  • 本地环境配置（注意看假设！！!这是很多博客里没写的）
  • 步骤1
  • 步骤2
    • 步骤2.1 配置Connection
    • 步骤2.2 配置Mappings
  • 步骤3 配置本地项目的远程解释器
  • 技巧1 pycharm中远程终端连接
  • 技巧2 远程目录
  • 技巧3 上传代码文件
  • 技巧4 数据集和模型权重相关
  • 技巧5 运行代码
  • 技巧6 使用git管理代码

1、 仅以此篇记录整个pycharm 远程连接服务器，跑通深度学习代码的过程
2、整个过程花费了一天的时间，不过最终的结果可喜可贺
3、 整个过程非常冗长，对于 初次上手的小伙伴可能 不是很友好，不过还是希望你能够坚持着看完。 孰能生巧。
4、本篇的 重点是本地环境的配置，远程环境的配置会一笔带过

远程环境配置

首先是远程服务器端环境的配置（默认大家已经安装完minconda或者conda,且对GPU cuda的版本有所了解）
1、利用conda 开设一个新的虚拟环境
2、激活虚拟环境
3、安装相关的python库

本地环境配置（注意看假设！！!这是很多博客里没写的）

注：假设你已经在本地写完了代码或者从github上拉取了代码放在本地，接下来要把代码放到服务器上运行，并且数据集和相关的权重文件放在服务器上，那么接下来你需要做如下的配置。

步骤1

首先打开当前的项目，删除项目下的.idea文件，注意这个很关键
然后Tools——》Deployment ——》Configuration，打开配置

在这里插入图片描述

步骤2

步骤2.1 配置Connection

接下来我们需要配置两个东西，一个是Connection,一个是Mappings。
新建SFTP
在这里插入图片描述
创建一个名字，随便取，有辨识度就行
在这里插入图片描述
点击右边的三个点
在这里插入图片描述
新建SSH连接，填写相关内容
在这里插入图片描述
成功时会显示这个
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然后点击OK
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回到Connetion页面，选择刚刚配置的SSH，取消同步
在这里插入图片描述

步骤2.2 配置Mappings

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步骤3 配置本地项目的远程解释器

接下来是最后一步，配置本地项目的远程解释器
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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选择existing,选择之前创建的那个connection ，再点击两次Next
在这里插入图片描述
接着到达如下页面：
选择Virtualenv Environment
选择Existing
python解释器选择步骤1中创建的虚拟环境中的python解释器，如果找不到，可以用conda activate 虚拟环境名 激活，然后which python 命令找到解释器
目录映射同步骤2.2的Mappings
自动同步上传取消勾选
点击create

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如果能看到解释器中安装的相关包，说明环境配置成功，到这里基本就结束了，下面是一些心得体会和小技巧

技巧1 pycharm中远程终端连接

在这里插入图片描述

技巧2 远程目录

在这里插入图片描述

技巧3 上传代码文件

注：在前面的配置中，代码同步都是被我关闭的，刚开始上手的话不用开启自动同步功能，等大家熟练之后可以把自动同步上传功能开启，这样方便代码上传
右击代码文件或文件目录，选择Deployment 然后Upload to

在这里插入图片描述

技巧4 数据集和模型权重相关

数据集和模型权重全部放在服务器端就可以了，然后代码中的相关路径也改成服务器端的路径，改完注意把代码文件重新上传到服务器端

技巧5 运行代码

在pycharm 中选中本地项目中的文件，注意是本地项目中的文件，然后右击运行，这个时候使用的就是远程的解释器，生成的一些结果也都在远程服务器上。如果你选远程的文件是运行不了的，会发生下面的错误。
在这里插入图片描述

技巧6 使用git管理代码

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