深度学习——pycharm远程连接

本文介绍: 1、2、整个过程花费了一天的时间，不过最终的结果可喜可贺3、整个过程非常冗长，对于初次上手的小伙伴可能不是很友好，不过还是希望你能够坚持着看完。孰能生巧。4、本篇的重点是本地环境的配置，远程环境的配置会一笔带过。

1、
仅以此篇记录整个pycharm 远程连接服务器，跑通深度学习代码的过程

2、整个过程花费了一天的时间，不过最终的结果可喜可贺

3、
整个过程非常冗长，对于
初次上手的小伙伴可能
不是很友好，不过还是希望你能够坚持着看完。
孰能生巧。

4、本篇的
重点是本地环境的配置，远程环境的配置会一笔带过

首先是远程服务器端环境的配置（默认大家已经安装完minconda或者conda,且对GPU cuda的版本有所了解）
1、利用conda 开设一个新的虚拟环境
2、激活虚拟环境
3、安装相关的python库

注：假设你已经在本地写完了代码或者从github上拉取了代码放在本地，接下来要把代码放到服务器上运行，并且数据集和相关的权重文件放在服务器上，那么接下来你需要做如下的配置。

首先打开当前的项目，删除项目下的.idea文件，注意这个很关键
然后Tools——》Deployment ——》Configuration，打开配置

在这里插入图片描述

接下来是最后一步，配置本地项目的远程解释器
在这里插入图片描述

选择existing,选择之前创建的那个connection ，再点击两次Next

接着到达如下页面：
选择Virtualenv Environment
选择Existing
python解释器选择步骤1中创建的虚拟环境中的python解释器，如果找不到，可以用conda activate 虚拟环境名 激活，然后which python 命令找到解释器
目录映射同步骤2.2的Mappings
自动同步上传取消勾选
点击create