pychrm专业版远端开发，使用云服务器跑模型,远端服务器配置_pycharm专业版云服务器

一、下载专业版pycharm

只有专业版的pycharm才支持远端开发，pycharm professional ,下载过后需要激活pycharm，获得激活码的最简单的方法是：某宝！

二、远端开发

打开pycharm，点击File下的settings

打开解释器

添加解释器

配置远端服务器

三、创建环境（虚拟环境）

个人觉得这里比较麻烦，所以分开写：

配置系统环境，或者虚拟环境，如果是第一次使用没有虚拟环境的话就需要手动创建一个，当然可能你会想着，可不可以用之前再pycharm里面的虚拟环境，就我得出的结论是：不能！因为可能是系统原因（如果你是windos系统，而远端服务器是Lunix）两个虚拟环境不一样，解释你上传上去并且放在miniconda3里面也识别不出来，所以最好的办法是：自己创建（也就是云端服务器里面创建一个新的虚拟环境，创建新的虚拟环境很简单，直接CSDN搜就会出现同样的答案。）然后就是安装你需要的各个库了，当然不要稀里糊涂的手动的一个一个安装，最好的办法是现将自己的虚拟环境当中的包写入requirments.txt文件当中，然后用该文件直接一次性导入，很方便，以下是需要使用的命令：

创建新的虚拟环境：

conda create -n env python==3.6

激活自己的虚拟环境：

conda activate pytorch_name

在终端cmd当中运行以下命令，当然这个命令会生成一些不必要的内容，但是不必担心，不需要的直接删除就行，当然还有第三方库pipreqs包也能完成，将自己的虚拟环境当中的包写入requirments.txt当中：

pip freeze > requirements.txt

生成的文件在

使用镜像安装第三方库：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

几分钟搞定！

注意：

当你没有虚拟环境的时候在配置远端虚拟环境时是点击new，这时会有一个基础环境，当有虚拟环境的时候直接点击现有的虚拟环境。如果你看到这里，而且第一次使用远端，在远端服务器上没有你的环境，那么最好是先创建好环境，就按我之前的步骤来能省掉很多麻烦事（如果还遇到了其他问题，评论区留言）

然后就是匹配本地文件和远端文件，左边的是你需要上传的本地项目，右边是要上传的远端文件位置

选择好后等待一小会儿就配置好端口上传好文件了。

四、提示

提前了解一些Lunix系统指令，在本地pycharm终端可以找到远端服务器端口

在上面提到的，自己创建环境，因为你远端服务器的GPU和你之前的GPU型号并不一样，导致在远端跑模型的时候，会出现什么GPU算力同当前的配置的cuda和torch不匹配，一直报错，比如：

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
这个错误就是GPU算力和torch、cuda不匹配，解决办法两个：

如果你觉得配环境麻烦，那么一个是换一个远端服务器，将远端服务器的GPU换成匹配的型号比如把RTX3090换成RTX3060。第二种就是换环境，删除已有的跟torch相关的包，去官网下载，推荐镜像，不然要下载很久。

另一个就是，虽然在本地pycharm修改代码远端也会同步修改，但是也会存在因为某些原因（比如网络问题）导致远端还没来得及同步，所以你明明做出修改了还是报错，那么可以去远端去看看代码修改过来没。