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科研第三步:pycharm远程连接服务器并链接服务器跑神经网络模型_跑神经网络怎么连实验室的服务器

跑神经网络怎么连实验室的服务器

科研第三步:pycharm远程连接服务器并链接服务器跑神经网络模型

前言

本篇文章主要介绍如何使用pycharm professional(仅限专业版)可以连接服务器,这一强大的IDE来实现远程在服务器上修改代码,跑代码,以及搭载服务器上面的虚拟环境来跑神经网络模型,最后讲出了如何使用pycharm来debug我们的代码,解决一些通过只看报错信息无法解决的bug报错。

一、pycharm连接服务器

请按照以下步骤一步步的进行即可:

首先进入tools------>deployment------>configuration
在这里插入图片描述
点击左上角的加号,命名的话随便命名,选择SFTP模式然后进到如下界面
在这里插入图片描述
然后点击这里:
在这里插入图片描述
进入以下界面:
在这里插入图片描述
host写服务器的ip
user_name写你在这个服务器创建的用户名
密码输入之后勾选保存,然后点击test_connection测试一下连接是否成功
就可以保存了
点击完ok之后,
选择mappings:开始绑定文件夹
在这里插入图片描述
localpath即本地的文件夹,下面的则是服务器的目录
然后为了实现服务器与本地的代码同步,我们需要进入在Tools->Deployment->Options在这里插入图片描述
这个地方可以选择always,和保存后更新,意思就是本地的代码和服务器上面的代码同步更新
在这里插入图片描述
配置完后
就可以远程连接服务器了,要看服务器的目录的话,可以点击这个:browse remote host,这个
在这里插入图片描述
就可以看到我们服务器的目录
在这里插入图片描述

二、设置Python Interpreter(使用服务器虚拟环境)

Setting中找到project interpreter
在这里插入图片描述
然后点击这个里面的add
在这里插入图片描述
选择这个
在这里插入图片描述
如果是第一次配置可以选择上面的,然后
在这里插入图片描述
这个地方一般我们虚拟环境是在.conda/envs目录下的,然后我的虚拟环境是pytorch36,所以进入这个目录的bin/下面找python就好了

debug

到此,我们的配置已经完成了,在要跑的代码上面run即可,
在这里插入图片描述
我们发现他会自动在服务器上面跑,然后debug就可以用
在这里插入图片描述
并且可以查看各个变量的状态,是加载在cpu,还是gpu上面的
到此我们的配置结束!

总结

至此,我们完成了pycharm连接服务器的操作,并且实现了文件夹链接,代码自动更新等功能,为我们科研的速度打下了基础,并且可以更好的跑代码以及debug!

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