Pycharm遠程連接GPU服務器?

首先，說明，想要pycharm鏈接遠程服務器，必須是professional版本的pycharm!

然后，說明，pycharm也可以鏈接服務器上的虛擬環境的!

一、配置鏈接遠程服務器

1.配置服務器IP，地址

如下圖，點擊configuration

點擊“+”，新建sftp

填寫相關內容

2. 配置mapping：本地與遠程的路徑

點擊右邊的mapping，填寫期望同步的本地路徑與遠程服務器路徑

然后點擊ok即可。

3 查看同步的文件

以上，Deployment的配置就完成了。這個配置完成了之后，其實是相當于配置了一個ftp工具可以連接到服務器上，從而可以查看和修改服務器上的文件。你可以通過Tools > Deplotment > Browse Remote Host來打開相應的RemoteHost面板，這個面板顯示的就是服務器上的文件，顯示的范圍是你在Deployment中的Connection選項卡下配置的Root path路徑下的文件及文件夾。

打開遠程面板:

右邊就會出現菜單欄，可查看遠程文件：

你可以直接在RemoteHost面板里雙擊某個文件并且直接進行編輯。雙擊某個文件后你可以看到編輯區域的頂部有一個橫條，并且橫條的右邊有三各按鈕，分別是比較，撤銷和上傳操作。你在這里面編輯文件之后，可以直接點擊上傳按鈕，就會提交到服務器了。

二、配置遠程python解釋器

點擊project interpreter, 點擊右邊的按鈕，并選擇“add"

選擇SSH interpreter， 并同理填寫服務器的ip和賬號名稱

點擊next，填寫密碼，填寫python路徑,注意服務器上有可能有很多Python，這里要填寫你要用的那個，若是想鏈接虛擬環境，則填寫虛擬環境中的python路徑，可以去服務器上命令行執行”which python"查看路徑。

三、配置cuda

如果要運行GPU程序，則需要配置環境變量：CUDA路徑，如下圖點擊

點擊enviroment variable后面的小圖標

輸入cuda的路徑

cuda的配置信息可以到服務器上找，在終端執行"cat .bashrc"命令，將文件中cuda的配置進行復制即可。

好了，大功告成。

三、調試與測試

現在來測試一下。

在Pycharm中新建一個文件test.py,寫入tensorflow代碼：

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))

右擊，選擇upload to,文件即同步到服務器中了

然后點擊運行test.py，從后臺打印的信息可見，已經成功運行在了服務器上。

在這個過程中，也可以發現，經過這樣的配置，我們的代碼現在一共有三個版本：一個是本地代碼，一個是服務器上的代碼，還有一個是RemoteHost面板中的代碼(這個地方的代碼如果直接編輯了，其實也可以提交到服務器，但是不能直接運行)

所以，如果通過上面的配置進行遠程調試的話，我認為大致流程應該是下面這樣：

在RemoteHost面板中，選中想要修改的代碼，然后右鍵點擊Download from here將內容下載至本地(這個本地是你在配置Deployment時設置的本地文件夾)。

在本地(這個本地是你在配置Deployment時設置的本地文件夾)修改你的代碼，修改完成后在編輯區域或者文件名上右鍵，選擇upload to…來提交到服務器。

在提交之后，你可以像普通調用本地解釋器一樣的直接運行本地的這個文件(但其實運行的是服務器的文件)

在這里，雖然RemoteHost里的文件可以直接編輯，但是并不建議這么做，因為這里編輯之后并不能直接運行。

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韓國GPU服務器Ⅲ型

CPU E5-2660V3*2

內存 32GB

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