本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)

Pycharm远程工作

  • 前言
  • 一、建立远程服务器连接
    • 1.创建远程连接
    • 2.进行本地项目与远程项目之间的文夹路径映射
    • 3.设置自动上传项目
    • 4.验证是否连接成功
  • 二、本地配置Python解释器
  • 三、测试案例
  • 四、本地启动服务器终端
  • 五、注意

前言

相信很多人都遇见过这种情况:实验室成员使用同一台服务器,每个人拥有自己的独立账号,我们可以使用服务器更好的配置完成实验,毕竟自己哪有money拥有自己的3090呢。通常服务器系统采用Linux,而我们平常使用频繁的是Windows系统,二者在操作方面存在很大的区别,比如我们实验室的服务器采用Ubuntu系统,创建远程交互任务时可以使用Terminal终端或者VNC桌面化操作,我觉得VNC很麻烦,所以采用Terminal进行实验,但是Terminal操作给我最不好的体验就是无法可视化中间实验结果,而且实验前后的数据上传和下载工作也让我头疼不已。前几天偶然看见本地Pycharm可以进行远程服务,抱着试试的态度我开始了环境配置…

一、建立远程服务器连接

说在前面:Pycharm分为专业版和社区版,只有专业版才支持远程服务,所以大家可以先确认自己的Pycharm版本,可通过下图所示操作查看自己的版本(工具栏help->about):
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第1张图片

本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第2张图片
然后开始进行本地与远程服务器之间的连接配置:

1.创建远程连接

配置环境的第一部工作是建立本地与远程服务器之间的SSH连接,我们知道远程服务器上的任务拥有自己的SSH以及用户名,用户名通常为root,SSH由ip:port两部分组成,ip为服务器ip地址,port为端口号,我们需要获取这个SSH连接后续配置需要使用:
1)开始配置
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第3张图片
2)建立SSH连接
(1)选择文件传输协议SFTP
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第4张图片
(2)设置服务器名(这个可以随意命名),此处我命名为DehazingServer
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第5张图片
(3)配置SSH连接
点击SSH配置右侧的"…",进行SSH内容设置:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第6张图片
此处我们需要设置三个参数:Host为前面提到的远程服务器ip地址xxx.xxx.xxx.xxx;Port为SSH连接后的端口号;User name为远程服务器用户名,通常为root;
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第7张图片
(4)测试连接是否成功
点击Test Connection,进行连接测试,此时会出现密码输出框,输入远程服务的密码即可:

本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第8张图片
若成功会出现下图所示结果:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第9张图片

2.进行本地项目与远程项目之间的文夹路径映射

为了后续本地与服务器之间同一项目可以内容同步,我们还需要设置二者之间的项目路径映射,即本地项目在远程服务器中存放的位置:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第10张图片

3.设置自动上传项目

在连接建立并配置好本地与远程项目之间的路径映射后,我们再设置自动上传项目即可,如此本地与服务器之间就可以进行项目同步了,此时我们更新了本地代码之后只要使用Ctrl+S保存代码即可完成同步:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第11张图片
此处需要注意如果自动上传无法成功,我们可以手动将本地项目上传到服务器(选择上面的Upload to即可),一定要在本地代码更改后及时上传同步到服务器!!反之,如果服务器对代码进行了修改,则通过本地的Download from拉取服务器中的代码同步本地。

4.验证是否连接成功

在进行SSH连接建立之后,通过下图所示方法可验证是否连接成功:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第12张图片
如下图所示,点击浏览远程主机之后可在本地Pycharm右侧看到远程服务器的文件目录,此时可看到与远程服务器的文件目录一模一样(我们实验室服务器的私人数据就在下图中的/opt/data/private目录下):
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第13张图片

二、本地配置Python解释器

此时我们还不能在本地使用服务器的环境,我们需要将本地Pycharm的Python解释器设置为远程服务器中的指定环境下的Python解释器:
1)查询服务器中所使用的的Python解释器路径
进入服务器终端使用命令:

which python

即可查询python解释器的路径,这里我使用的是Anaconda中的虚拟环境,所以我需要先进入虚拟环境才可以使用该命令查询。需要注意的是,此时得到的Python路径可能是软链接的形式,我们可通过进入虚拟环境目录下使用ls -l命令查看该软链接真正指向的位置,比如我这里进入/opt/Anaconda3/envs/torch1.9/bin目录下看到python指向python3.7,所以我需要的Python解释器路径为/opt/Anaconda3/envs/torch1.9/bin/python3.7。
在这里插入图片描述
2)本地Pycharm中配置Python解释器
(1)进入设置,将服务器中的Python解释器添加到Pycharm中:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第14张图片
(2)选择SSH解释器,选择SSH配置,选中前面设置的服务器连接,然后点击Move->Next即可:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第15张图片
(3)这里需要设置远程服务器中的Python解释器路径和项目之间的路径映射,如下图所示:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第16张图片
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第17张图片
到此处我们的环境配置工作就完成了!!大家可以进行测试了!

三、测试案例

这里我配置好环境之后,将本地的一个绘图代码同步到了服务器,并在本地直接运行此代码文件,可看到使用的是远程服务器的Python环境,但是我终于可以可视化结果了!!
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第18张图片

四、本地启动服务器终端

现在我们可以在本地使用服务器的工作环境了,那如何在本地开启服务器终端呢,毕竟后面需要其他第三方库还得装包,这里我也说一下:
工具栏中打开Tools->Start SSH Session,然后选择我们前面配置的服务器,即可在本地Terminal处开启远程终端:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第19张图片
开启后效果如下:
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程(直接在本地使用服务器显卡,很棒)_第20张图片

五、注意

后面如果要切换回本地工作环境,直接去设置里面切换Python解释器即可!!!

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