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  • PyCharm连接远程服务器

    2021-06-10 12:48:47
    title: PyCharm连接远程服务器 categories: Python tags: Python PyCharm Linux 服务器 ...PyCharm连接远程服务器 ...该项目现在使用的就是远程服务器上的Python解释器了。以后的项目若想/想使用该.

    title: PyCharm连接远程服务器

    categories:

    • Python

    tags:

    • Python
    • PyCharm
    • Linux
    • 服务器

    PyCharm连接远程服务器

    使用PyCharm连接远程服务器,并使用服务器的解释器和代码文件来进行运行。

    配置Deplotment

    在这之前首先建议,要单独创建一个项目文件夹,因为当前项目的文件都会被自动上传上去。

    figure.1

    figure.2

    选择你的服务器的地址和你本地的地址:

    figure.3

    配置解释器

    该项目现在使用的就是远程服务器上的Python解释器了。以后的项目若想/不想使用该解释器,手动更改解释器即可。
    目前来说直接配置解释器就可以完成上面的Deployment的操作.

    figure.4

    figure.5

    figure.6

    测试

    新建一个文件,然后同步上去直接使用如下代码进行测试:

    print('hello')
    import torch
    flag = torch.cuda.is_available()
    print(flag)
    ngpu= 1
    # Decide which device we want to run on
    device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
    print(device)
    print(torch.cuda.get_device_name(0))
    print(torch.rand(3,3).cuda())
    

    出现如下结果:

    hello
    True
    cuda:0
    GeForce RTX 2080
    tensor([[0.3170, 0.4412, 0.3377],
            [0.5438, 0.0894, 0.6420],
            [0.0981, 0.2753, 0.0179]], device='cuda:0')
    

    则表明成功了。

    展开全文
  • PyCharm连接服务器

    2020-04-02 15:35:36
    由于一些代码在本地跑动,只能使用服务器来跑代码,这篇文章将介绍使用PyCharm连接服务器并运行代码。 目录连接服务器配置远程解释器 连接服务器 打开PyCharm,Tools --> Deployment --> Configuration;...

    由于一些代码在本地跑不动,只能使用服务器来跑代码,这篇文章将介绍使用PyCharm连接服务器并运行代码。


    连接服务器

    .
    打开PyCharm,Tools --> Deployment --> Configuration;点击右上角的+,选择FSTP。
    在这里插入图片描述
    .
    给服务器取名" test “,点击"OK”。

    在这里插入图片描述

    .
    输入服务器信息
    Host:服务器地址
    User name:用户名
    Password:密码
    在这里插入图片描述
    .
    输入完后点击"Test Connection"

    在这里插入图片描述
    .
    在Mappings下:
    Local path:是本地项目路径
    Deployment path :是远程服务器中的项目目录
    在这里插入图片描述
    .
    点击"ok" 就完成服务器的连接啦。

    在这里插入图片描述
    .
    点击"Tools–> Deployment --> Browse Remote Host " 在PyCharm右边就可以看到服务器了。

    在这里插入图片描述
    这时候PyCharm已经连接服务器了,可以上传文件到服务器或者从服务器下载文件到本地。


    配置远程解释器

    .
    “File --> Settings --> Project Interpreter”,点击右上角的小齿轮,选Add…。

    在这里插入图片描述
    .
    选择 “SSH Interpreter”。
    在这里插入图片描述
    .
    选择 "Existing server configuration “,再选我们的服务器,然后点击"Move”。
    在这里插入图片描述
    .
    连接服务器。

    在这里插入图片描述
    .
    Interpreter:服务器解释器路径
    Sync folders:项目路径
    点击"Finish",完成配置。
    在这里插入图片描述
    .
    这时候我们可以在服务器中看到自动上传的项目,
    也可以通过右键项目文件夹Deployment --> up loadto…来手动上传文件到服务器。
    在这里插入图片描述

    最后提示:一定要注意路径的问题!!!

    展开全文
  • 很多童鞋都是在本地编写和调试代码,然后再将代码通过某种方式传到服务器上,用vim修修改改然后运行。先说本地和服务器手工维护和同步两份代码劳心劳肺,若不是对vim编辑文件得心应手也自然会费时费力。因此,强烈...

    pycharm版本必须是专业版

    工欲善其事,必先利其器。
    很多童鞋都是在本地编写和调试代码,然后再将代码通过某种方式传到服务器上,用vim修修改改然后运行。先不说本地和服务器手工维护和同步两份代码劳心劳肺,若不是对vim编辑文件得心应手也自然会费时费力。因此,强烈推荐写python的同学用pycharm远程链接远程服务器,下面具体讲讲如何连接。

    首先,说明,想要pycharm链接远程服务器,必须是professional版本的pycharm!
    然后,说明,pycharm也可以链接服务器上的虚拟环境的!

    一、配置链接远程服务器
    1.配置服务器IP,地址
    如下图,点击configuration

    点击“+”,新建sftp
    在这里插入图片描述

    填写相关内容
    在这里插入图片描述

    1. 配置mapping:本地与远程的路径
      点击右边的mapping,填写期望同步的本地路径与远程服务器路径

    在这里插入图片描述
    然后点击ok即可。

    3 查看同步的文件
    以上,Deployment的配置就完成了。这个配置完成了之后,其实是相当于配置了一个ftp工具可以连接到服务器上,从而可以查看和修改服务器上的文件。你可以通过Tools > Deplotment > Browse Remote Host来打开相应的RemoteHost面板,这个面板显示的就是服务器上的文件,显示的范围是你在Deployment中的Connection选项卡下配置的Root path路径下的文件及文件夹。

    打开远程面板:
    在这里插入图片描述

    右边就会出现菜单栏,可查看远程文件:

    在这里插入图片描述
    你可以直接在RemoteHost面板里双击某个文件并且直接进行编辑。双击某个文件后你可以看到编辑区域的顶部有一个横条,并且横条的右边有三各按钮,分别是比较,撤销和上传操作。你在这里面编辑文件之后,可以直接点击上传按钮,就会提交到服务器了。

    二、配置远程python解释器
    点击project interpreter, 点击右边的按钮,并选择“add"

    在这里插入图片描述
    选择SSH interpreter, 并同理填写服务器的ip和账号名称

    在这里插入图片描述
    点击next,填写密码,填写python路径,注意服务器上有可能有很多Python,这里要填写你要用的那个,若是想链接虚拟环境,则填写虚拟环境中的python路径,可以去服务器上命令行执行”which python"查看路径。
    在这里插入图片描述

    三、配置cuda
    如果要运行GPU程序,则需要配置环境变量:CUDA路径,如下图点击
    在这里插入图片描述

    点击enviroment variable后面的小图标
    在这里插入图片描述

    输入cuda的路径
    在这里插入图片描述
    cuda的配置信息可以到服务器上找,在终端执行"cat .bashrc"命令,将文件中cuda的配置进行复制即可。

    好了,大功告成。

    三、调试与测试
    现在来测试一下。
    在Pycharm中新建一个文件test.py,写入tensorflow代码:

    import tensorflow as tf
    import os
    
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '5'
    
    # Creates a graph.
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
    
    # Creates a session with log_device_placement set to True.
    sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    
    # Runs the op.
    print(sess.run(c))
    
    

    右击,选择upload to,文件即同步到服务器中了
    在这里插入图片描述

    然后点击运行test.py,从后台打印的信息可见,已经成功运行在了服务器上。

    在这里插入图片描述
    在这个过程中,也可以发现,经过这样的配置,我们的代码现在一共有三个版本:一个是本地代码,一个是服务器上的代码,还有一个是RemoteHost面板中的代码(这个地方的代码如果直接编辑了,其实也可以提交到服务器,但是不能直接运行)

    所以,如果通过上面的配置进行远程调试的话,我认为大致流程应该是下面这样:

    在RemoteHost面板中,选中想要修改的代码,然后右键点击Download from here将内容下载至本地(这个本地是你在配置Deployment时设置的本地文件夹)。
    在本地(这个本地是你在配置Deployment时设置的本地文件夹)修改你的代码,修改完成后在编辑区域或者文件名上右键,选择upload to…来提交到服务器。
    在提交之后,你可以像普通调用本地解释器一样的直接运行本地的这个文件(但其实运行的是服务器的文件)
    在这里,虽然RemoteHost里的文件可以直接编辑,但是并不建议这么做,因为这里编辑之后并不能直接运行。

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    (先写后续遇到的问题,等有时间再将如何连接补充上)

    遇到的问题:

    1. 某一天突然连接不上了。

    某一种解决方式是:

    进入docker容器内,并重启ssh

    service ssh restart

     

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