这里写目录标题
- [0 前言](#0 前言)
- [1 给项目添加解释器](#1 给项目添加解释器)
- [2 通过SSH连接](#2 通过SSH连接)
- [3 找到远程服务器的torch环境所对应的python路径，并设置同步映射](#3 找到远程服务器的torch环境所对应的python路径，并设置同步映射)
- [4 进入到程序入口（main.py）所在目录](#4 进入到程序入口（main.py）所在目录)
- [5 修改映射（若需要）](#5 修改映射（若需要）)
- [6 修改文件后，要及时上传](#6 修改文件后，要及时上传)
0 前言
深度学习项目，经常需要租用云算力，这里我们以DeepLn（现已改名FunHPC）云计算平台为例，介绍以下pycharm如何连接远程服务器。
假设我们已经租了一张带RTX 3060的远程服务器，我们会得到一个SSH命令机器密码：
1 给项目添加解释器
2 通过SSH连接
假设SSH命令为：ssh -p 43000 root@l79dqslqbi2cjztesnow.deepln.com
那么就在连接窗口填写上主机、端口号和用户名
填写密码
点击下一步
点击下一步
3 找到远程服务器的torch环境所对应的python路径，并设置同步映射
（1）配置服务器的系统环境
Deepln中，远程服务器的torch环境所对应的解释器路径为/data/miniconda/envs/torch/bin/python
点击确定
需要把"自动上传项目文件到服务器"给取消掉，否则会上传一大堆东西上去。
点击创建，如果配置均无误，PyCharm更新解释器。
连上之后，Pycharm的语法检查会显示很多错误，这个不管它，这需要等解释器更新后才会消失，解释器更新又得等很长时间。
（2）配置服务器的conda环境
也可以选择Conda环境
4 进入到程序入口（main.py）所在目录
进入到远程服务器的终端环境
这里会打开服务器的当前目录
通常情况下，我们需要进入到main.py文件所在目录，这里我们没有main.py文件，因此这里我们进入的是要执行的代码的所在目录，否则程序运行时，会找不到数据或者权重文件。
假如没有切换，我们直接运行finance_classify.py，则会报以下错误
5 修改映射（若需要）
如果要修改本地目录与远程服务器目录的映射关系（即同步文件夹），则按以下操作：
6 修改文件后，要及时上传
修改的程序文件，只会保留在本地的缓存中，如果不上传直接执行，会报错说没这个文件：
右击本地修改的文件，然后选择部署---上传到...
或者在代码编辑区右击------部署------上传到...
上传后，如果立刻运行程序，经常会因为同步的不太及时，导致报错，说找不到文件：No such file or directory，这时需要等个几十秒到一分钟再运行，就不会报这个错误了。