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Pycharm-远程连接云服务器-Autodl_audotl

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一、在Autodl中租用实例:步骤详情请见此官网的帮助文档。

二、上传数据到云服务器。

三、验证Audotl自带的基础环境配置

四、上述完成之后,就可以训练自己上传的项目了:

本案例是在Autodl中训练yolov5:

五、Pycharm远程连接云服务器Autodl:


一、在Autodl中租用实例:步骤详情请见此官网的帮助文档。

https://www.autodl.com/docs/quick_start/

二、上传数据到云服务器

上传数据的方法有很多,我使用的是JupyterLab,因此下面只讲述此方法。其他方法请见官网帮助文档。

上传数据文档链接:

https://www.autodl.com/docs/scp/

第一步

找到租用的实例,点击JupyterLab,进入

 第二步:点击上传按钮,进行上传数据,找到上传文件所在的地址,选中进行上传。

注意:该方式只能上传压缩文件。

第三步:解压刚刚上传的压缩文件,打开终端,使用命令符进行解压

第四步:打开终端之后,输入 cd autodl-nas,进入压缩文件所在的这个目录。

解压文件相关命令:

解压到指定文件夹:unzip 解压文件名称.zip -d 解压到指定文件夹

解压到当前文件夹:unzip 解压文件名称.zip

相关命令请看此博主:unzip 解压文件到指定目录_unzip 解压到指定目录_宁弈的博客-CSDN博客

三、验证Audotl自带的基础环境配置

第一步:我用的是平台自带的镜像作为环境,如下图所示:

 

第二步:点击框选的内容,进入,输入以下代码查看环境:

出现4输出的结果,则环境正确。

注意:如果不想用平台自带的环境镜像,也可以自己配置一个环境,可见csdn搜索。

推荐此博主:
AutoDL使用教程:1)创建实例 2)配置环境+上传数据 3)PyCharm2021.3专业版下载安装与远程连接完整步骤 4)实时查看tensorboard曲线情况_孟孟单单的博客-CSDN博客

四、上述完成之后,就可以训练自己上传的项目了:

本案例是在Autodl中训练yolov5

第一步:打开终端输入命令:

1 先进入yolov5所在的文件夹,在进入yolov5文件夹中

Cd autodl-tmp

cd yolov5

2 进入yolov5文件夹之后,输入相应的命令进行训练

python tarin.py

3 进行测试:

python detect.py --source data/images --weights yolov5s.pt --conf 0.25

或直接输入这个命令:

python detect.py

五、Pycharm远程连接云服务器Autodl:

参考官方文档进行远程连接

第一步:确认您安装的PyCharm是社区版还是专业版,只有专业版才支持远程开发功能。

第二步:开机实例

复制自己实例的SSH指令,比如:

ssh -p 18256 root@region-42.seetacloud.com

ssh -p 18256 root@region-42.seetacloud.com命令中,各个参数的含义为:

用户名:root

HOST: region-42.seetacloud.com

端口号:18256

密码为:VGPDrP4aeL

第三步:配置Pycharm

[File] -> [Settings],打开以下设置弹窗,搜索interpreter找到[Python interpreter]设置项,如下图所示:

点击小齿轮, 选择Add,选择SSH interpreter并点击 (PyCharm社区版本无该选项)

将实例SSH指令中的HostPortUsername进行匹配和填写(Username均为rootHostPort查看自己实例的SSH指令)

点击next,进行下一步:输入对应的密码:

输入完之后,点击ok

再次找到 Python interpreter,选择刚配置好的云服务环境:

在选择path mappings,选择项目所在的本地文件夹,在选择项目所在远程云服务器所在文件夹,如下图所示

在Pycharm运行项目实例:

 至此,pycharm就可以连接上云服务器了,接着就可以训练了,运行结果是保存到云服务器上的。


 加油!每天收获一点点!

 

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