一、整体思路
先配置好服务器端的软件环境(工程源码,miniconda,cuda,显卡驱动等),然后用自己电脑的pycharm远程连接服务器运行代码。一句话总结:借用服务器资源运行代码,本地pycharm便于阅读和修改代码。
关于如何安装服务器端的miniconda,cuda,显卡驱动,可以参考我之前写的这篇文章。本文重点分享一下miniconda使用遇到的问题 ,以及如何使用本地的pycharm远程连接服务器。
二、关于每次打开终端都需要source .bashrc文件的问题
服务器中已经安装了miniconda,但是每次打开终端如果不执行source ~/.bashrc则无法使用conda命令。
解决方法:(参考博客解决每次打开终端都需要source .bashrc文件的问题-CSDN博客)
编辑 .bash_profile文件,在该文件中进行设置,使得终端在启动的时候会读取 .bashrc文件
bash
cd
vim .bash_profile
.bash_profile文件中的内容
bash
# .bash_profile
if [ -f ~/.bashrc ]; then
. ~/.bashrc
fi
三、pycharm远程连接服务器
本地pycharm版本
3.1 设置连接
Tools->Deployment->Configuration
选择SFTP
自定义服务器名称
如果连接出错有可能是端口号被占用,22是pycharm提供的默认端口号
3.2 设置代码映射(工程同步设置)
3.3 设置ctrl+S自动上传同步代码
3.4 设置python解释器
这不就成了嘛,嘿嘿。
【参考】
1.实现Linux服务器配置深度学习环境并跑代码完整步骤_linux服务器跑代码需要安装anaconda吗-CSDN博客