前言

當下，很多深度學習的模型需要高配置的設備來跑，本地的pc可能無法滿足要求。所以就需要利用服務器來訓練，但是在服務器上操作代碼不是很方便。利用Pycharm可以在本地編寫/修改代碼，能夠同步到服務器上，并且能直接在本地利用pycharm運行同步到服務器上的代碼。非常的方便。

- 前提

一臺裝有anaconda的服務器，本地裝了專業(yè)版的pycharm。

操作步驟

步驟一：在pycharm上使用服務器的python環(huán)境

用pycharm任意打開一個項目，從工具欄中選擇File–Settings

找到你的項目名稱下面的Python Interpreter

在這里，選擇我們要用的python的解釋器。點擊下圖所示的python Interpreter后面的按鈕，然后點擊Add，將服務器中Anaconda中的python解釋器加入pycharm中。

在右側的選項中選擇SSH Interpreter 表示要用ssh的方式來找到python解釋器。

在host中填入你的服務器的公網IP 然后在Username中填入你的用戶名。然后點擊Next。

輸入你的服務器的訪問密碼，然后點擊Next。

在Interpreter中選擇你在服務器中的解釋器的位置。找到你在服務器中安裝的Anaconda，然后找到bin，再從里面選一個python解釋器。然后點擊Finsh。

此時你就可以看到，當前環(huán)境下安裝的python的包。然后點擊ok。此時，你的pytharm已經是在服務器的python環(huán)境下了，此時運行代碼便是在服務器上運行。

步驟二：同步代碼

完成步驟一后便能能用服務器來跑代碼了，接下來是讓本地的代碼能夠與服務器上的代碼同步。這樣我們只需要在本地修改代碼，便能自動同步到服務器上。

選擇工具欄中的Tools-Deployment-Configuration。

選擇SFTP類型，建立SFTP連接，輸入服務器ip 和 用戶名 密碼。建立SFTP連接。然后點擊Test Connection測試下是否能正常連接。如正常便會彈出下圖。

然后點擊Mapping選擇映射關系，在Local path中選擇本地項目所在的路徑。在Deployment path中選擇在服務器中項目的存在路徑。然后點擊ok

最后在Tools-Deployment 下勾選上自動更新。如果你的項目在服務器上就選在Download from xx（你的服務器），如果你的項目在本地，就選擇Upload to xx。

此時本地和服務器的代碼便已經同步了。

總結

其實所有的步驟無非就是做了兩件事，讓pycharm與服務器建立SSH連接XFTP連接，能傳輸命令和文件。剛開始比較生疏，多操作幾次可能就能熟練了。

到此這篇關于利用Pycharm連接服務器的文章就介紹到這了,更多相關Pycharm連接服務器內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！