「图文详解」Pycharm 远程服务器Debug

首先声明一点，社区版的无法使用，需要使用 专业版Pycharm 才可以使用，至于密钥可以去TB购入，价格低廉、有效期长

相信很多小伙伴会面临本地电脑显存不够，但是服务器代码又无法直观的调试，只能靠打日志的方法查看结果，对于普通程序员可能勉强够用，但是对于一名深度学习算法工程师而言，这真的一点也无法接受，因为算法工程师对变量的各个属性以及变量的维度变化十分看中，这个是靠打日志无法实现的，所以必须上远程Debug方法，目前采用此方法使用了大半年了，基本跟本地Debug 一样，在此整理分享给大家，此外也为了方便日后，自己查阅

文章目录

[1、Tools -> Deployment 连接服务器](#1、Tools -> Deployment 连接服务器)
2、配置SFTP
[3、配置 Python Interpreter编译器](#3、配置 Python Interpreter编译器)
4、上传下载操作
5、自动上传服务器改动
[6、配置 cli 终端的命令参数](#6、配置 cli 终端的命令参数)
[7、SSH Terminal 终端映射](#7、SSH Terminal 终端映射)
参考链接

1、Tools -> Deployment 连接服务器

2、配置SFTP

通过上图点击 Configuration 进入 Deployment界面之后，首先点击左上角的 + 好，选择 SFTP添加，然后给服务起个 name，然后配置 SSH Configuration

对于第一次配置 SSH的小伙伴，在上图的2步骤点击右侧的三个点，进入下图

以此填写 Host、Port、Username、Password

最后可以点击 Test Connection 进行链接测试，如果链接通了就说明成功了，点击OK即可

配置好图二之后，从Connection 切换到 Mappings子页，点击选中左侧的 SFTP链接，然后以此填写 Local Path本地代码路径和 Deployment Path服务器部署代码路径，填写好之后，点击 OK即可

3、配置 Python Interpreter编译器

配置完 SFTP 文件映射之后，需要将服务器的编译器映射到Pycharm

点击 File-> Settings 进入下图

然后采用 SSH 添加Interpreter编译器

在弹出的窗口中依次填写服务器的 Host、Port、Username（此处的需要跟SFTP链接的同一台服务器）

输入密码

SSH 连接

连接成功之后，开始配置 Python Interpreter编译器，见下图所示，这里我选择的是加载conda编译器，首先需要找到conda的安装路径，将 Conda Executable设置成 conda 安装路径下的 condabin/conda文件地址，然后点击右侧的 Load Environments加载conda环境；可以在下方的 Use existing environment中看到创建的所有conda环境，选择对应的即可

最后将 Sync Folders 同步下项目的文件路径，点击右侧的文件夹按钮，会出现下方的同步设置

此处需要注意，本地的路径如果不存在的话，Pycharm并不会自动创建，所以需要提前创建好