windows下使用pycharm遠端連線伺服器訓練演算法模型(上傳程式碼到伺服器,配置伺服器環境
windows下使用pycharm遠端連線伺服器訓練演算法模型(上傳程式碼到伺服器,配置伺服器環境)
背景
這個背景沒什麼背景,記錄一下如何使用在windows環境下使用pycharm遠端連線伺服器,並且跑演算法模型。
使用pycharm的版本為2020.2版本。
配置過程
上傳程式碼到伺服器
以fast_abs_rl
專案為例子:
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首先在github上找到專案的路徑,clone到你的pycharm裡面。如何clone?
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點選
Get from Version Control
,然後輸入github的地址
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clone好了之後,配置伺服器。點選
找到
Deployment
->Configuration
隨便起個名字。
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在右面找到
SSH configuration
這一項,這一項是用來配置伺服器的,包括賬號密碼等資訊。點選右邊的三個省略號輸入你的主機名(IP地址)、使用者名稱、密碼,然後點選
Test Connection
,最後點選OK按鈕。返回到之前的頁面,選中你剛才新增的伺服器 -
點選Mapping,對映檔案,其原理就是將你本地檔案上傳到伺服器的指定路徑下,然後兩個之間建立同步關係。如圖,在model資料夾下新建一個叫fast_abs_rl的資料夾,用來儲存著個檔案,最後點選ok即可。
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這時候其實根本沒有完成上傳程式碼,點選檔案目錄可以看到還沒有上傳程式碼到伺服器,需要點選upload才算完成新增。
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記得點選自動上傳這個按鈕,這樣的話,原生代碼如果修改的話,pycharm會自動將檔案上傳到伺服器上。
至此,上傳程式碼到伺服器上就完成了。
在pycharm裡使用伺服器的環境跑演算法
ctrl+s,開啟設定,找到這個介面,點選設定button,點選,然後新增遠端環境,這裡假設你已經使用conda指令安裝好伺服器的環境,具體conda指令參考這篇部落格。
點選新增之後,出現這個介面:
輸入host,username,配置好密碼之後,反正就是輸入正確密碼之後,出現這個介面:
遵循linux系統下所有都是檔案的原則,python也不例外,conda也更不例外。找到anaconda的資料夾(一般都是在home使用者目錄下),找到env環境資料夾,找到你剛在伺服器上裝好的環境,然後找到bin目錄,最後雙擊python即可。
至此配置環境也完成了,開開心心(鬱鬱寡歡)地去玩python吧。
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