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目标与思路
- 目标场景：项目代码以及数据集在Ubuntu远程服务器上，使用ssh和sftp协议连接服务器，在个人电脑上进行远程编辑、调试与运行，并使用远程的资源，包括GPUs和CPU以及内存等。
- 本人使用PyCharm较为习惯，之前有过使用vscode在较大C++项目上出问题的情况，所以偏向于使用P有Charm，注意如果要使用remote功能，需要专业版PyCharm（去某宝）。但是PyCharm在实现上述场景时需要本地有代码备份（不需要数据集备份）。
Ubuntu服务器
- 服务器通过ssh连接+用户名+用户密码，需要注意，要么使用校园vpn或者在校园网内，记住服务器ipv4地址，如果出现连接不上，但是能ping服务器的情况，可能是服务器端没有安装sshd（ssh server，记得安装并开启服务）。
- 每个人的个人用户没有权限查看其他用户的文件，也没有root权限，所以无法安装一些ubuntu包，但是可能的解决方案是找到pypi中可替代的包，比如实时监测服务器显卡资源占用情况的NVITOP。
- 每个用户自己安装一个conda（miniconda比较合适）
Win10
- 我希望使用win10系统，借助PyCharm完成深度学习或者其他python项目的开发，首先需要安装专业版PyCharm（某宝），随后进行ssh configuration ，然后Deployment → \rightarrow →Remote host , 选择相应的ssh configuration并配置mapping。至此如果一切正常，则你可以访问到远程的文件资源，并且由于设置了路径映射，所以你可以进行项目文件同步，并且值得一提的是，不要吧数据集同步，因为数据集太大，如果批量修改了文件，那么会很麻烦，需要时间太长，并且在本地端存数据集太不优雅了。注意设置Tools → \rightarrow →Deployment → \rightarrow →Options → \rightarrow →设置自动同步。
- 关于PyCharm我还有些自己喜欢的配置：设置free distraction mode（View → \rightarrow →Appearance），并且去除不常用的side bars和main menu中不需要的选项，在进入free distraction mode之后，代码编辑框的left margin会很大，可以进入setting设置。
- 此时通过Tools可以开启SSH session terminal，可以进行代码运行等操作，创建好自己的conda环境。但是无法单步调试，考虑到我们需要需要使用远程资源并且调试，我们需要设置remote interpreter（设置ssh interpreter，找到conda目录下envs中你自己环境的python，将其设置为你的remote interpreter）。
- 此外，PyCharm的remote terminal可以用，但是推荐再装一个专门做连接的软件Mobaxterm，传文件之类的会比较快，可以常开一个监控GPUs资源占用的窗。
- 使用ssh terminal时，有个小技巧是，有时候网络不稳定会导致terminal断开连接，此时东西都丢失了，这时可以使用类似于screen之类的终端复用器，让终端在远程运行，而本地开的terminal只是一个窗口。