Pycharm远程连接GPU服务器韩国gpu服务器配置推荐什么
Pycharm远程连接GPU服务器?
首先，说明，想要pycharm链接远程服务器，必须是professional版本的pycharm!
然后，说明，pycharm也可以链接服务器上的虚拟环境的!
一、配置链接远程服务器
1.配置服务器IP，地址
如下图，点击configuration
点击“+”，新建sftp
填写相关内容
2.配置mapping：本地与远程的路径
点击右边的mapping，填写期望同步的本地路径与远程服务器路径
然后点击ok即可。
3查看同步的文件
以上，Deployment的配置就完成了。这个配置完成了之后，其实是相当于配置了一个ftp工具可以连接到服务器上，从而可以查看和修改服务器上的文件。你可以通过Tools>Deplotment>BrowseRemoteHost来打开相应的RemoteHost面板，这个面板显示的就是服务器上的文件，显示的范围是你在Deployment中的Connection选项卡下配置的Rootpath路径下的文件及文件夹。
打开远程面板:
右边就会出现菜单栏，可查看远程文件：
你可以直接在RemoteHost面板里双击某个文件并且直接进行编辑。双击某个文件后你可以看到编辑区域的顶部有一个横条，并且横条的右边有三各按钮，分别是比较，撤销和上传操作。你在这里面编辑文件之后，可以直接点击上传按钮，就会提交到服务器了。
二、配置远程python解释器
点击projectinterpreter,点击右边的按钮，并选择“add"
选择SSHinterpreter，并同理填写服务器的ip和账号名称
点击next，填写密码，填写python路径,注意服务器上有可能有很多Python，这里要填写你要用的那个，若是想链接虚拟环境，则填写虚拟环境中的python路径，可以去服务器上命令行执行”whichpython"查看路径。
三、配置cuda
如果要运行GPU程序，则需要配置环境变量：CUDA路径，如下图点击
点击enviromentvariable后面的小图标
输入cuda的路径
cuda的配置信息可以到服务器上找，在终端执行"cat.bashrc"命令，将文件中cuda的配置进行复制即可。
好了，大功告成。
三、调试与测试
现在来测试一下。
在Pycharm中新建一个文件test.py,写入tensorflow代码：
importtensorflowastf
importos
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='5'
#Createsagraph.
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)
#Createsasessionwithlog_device_placementsettoTrue.
sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
#Runstheop.
print(sess.run(c))
右击，选择uploadto,文件即同步到服务器中了
然后点击运行test.py，从后台打印的信息可见，已经成功运行在了服务器上。
在这个过程中，也可以发现，经过这样的配置，我们的代码现在一共有三个版本：一个是本地代码，一个是服务器上的代码，还有一个是RemoteHost面板中的代码(这个地方的代码如果直接编辑了，其实也可以提交到服务器，但是不能直接运行)
所以，如果通过上面的配置进行远程调试的话，我认为大致流程应该是下面这样：
在RemoteHost面板中，选中想要修改的代码，然后右键点击Downloadfromhere将内容下载至本地(这个本地是你在配置Deployment时设置的本地文件夹)。
在本地(这个本地是你在配置Deployment时设置的本地文件夹)修改你的代码，修改完成后在编辑区域或者文件名上右键，选择uploadto…来提交到服务器。
在提交之后，你可以像普通调用本地解释器一样的直接运行本地的这个文件(但其实运行的是服务器的文件)
在这里，虽然RemoteHost里的文件可以直接编辑，但是并不建议这么做，因为这里编辑之后并不能直接运行。
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