本文主要介绍使用docker＋pycharm方式来搭建pytoch训练平台操作流程如下：一、宿主机docker环境安装二、新建Docker镜像有两种方式：１、直接新建Ｄockerfile的方式生成1)新建一个Dockerfile文件ARG CUDA="11.0"ARG CUDNN="8"FROM nvidia/cuda:${CUDA}-cudnn${CUDNN}-devel-ubuntu16.04
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2023-07-20 13:51:33
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目录目录一、配置远程服务器的docker容器 二、配置pycharm并连接docker容器1.配置SFTP连接2. 上传本地代码数据到docker容器中并运行 3.设置python编译器：三、可能遇到的一些问题：1.pycharm连接docker容易时，在重启容器之后提示连接不上，进入容器，输入以下命令：2.报错：kex_exchange_identification: rea
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2023-07-28 11:57:18
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与PyCharm类似的功能和特性的集成开发环境（IDE）和代码编辑器有以下几种：Visual Studio Code（VS Code）：由Microsoft开发，VS Code是一个高度可定制和可扩展的代码编辑器。它支持多种编程语言，包括Python，并提供众多扩展以增强功能。IntelliJ IDEA：PyCharm本身就是基于JetBrains开发的IntelliJ IDEA。这是一个功能强大
# 连接 PyCharm 和 Docker Python
## 引言
在开发过程中，我们经常需要在不同的环境中运行和测试我们的代码。PyCharm 是一款功能强大的 Python 集成开发环境，而 Docker 提供了轻量级的容器化解决方案。本文将指导你如何在 PyCharm 中连接 Docker Python 环境，以便更好地进行开发和调试。
## 连接流程
下面是整个连接过程的流程图，
原创
2024-01-09 11:24:00
202阅读
网上一些博客也有关于Pycharm远程连接服务器的内容，但是他们说的方法大多需要deployment设置和interpreter配置两步，稍微有点繁琐，根据我的实践经历，只需要interpreter配置这一个步骤就可以，因为在这一步中只要设置好sync folders，就pycharm自动做好了deployment，也就能够实现文件传输与同步。下面开始介绍Pycharm远程连接服务器(或者dock
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2023-06-15 17:14:17
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本文主要介绍使用docker＋pycharm方式来搭建pytoch训练平台操作流程如下：一、宿主机docker环境安装 可参考该链接：NVidia-Docker2安装与常用命令二、新建Docker镜像有两种方式：１、直接新建Ｄockerfile的方式生成 1)新建一个Dockerfile文件ARG CUDA="11.0"
ARG CUDNN="8"
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2023-06-15 08:22:29
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目录一、创建容器
二、配置 SSH 服务
三、在 PyCharm 里配置部署环境
四、在 PyCharm 里配置远程解释器
4.1 2018年版本
4.2 2019年版本
五、操作
上传本地代码到容器
查看远程服务器的文件
六、注意事项及错误
参考文献
一、创建容器
sudo nvidia-docker run -it --na
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2023-08-01 17:59:54
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方法一、不采用docker内部环境该方法使用ssh的方式来访问服务器上的python解析器，该解析器可以被docker环境使用1.1 利用你想使用的docker镜像运行一个容器我采用如下命令开启一个容器：docker run -v /data/michael/:/data/michael/ --ipc=host --gpus all --name michael_container -it doc
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2023-08-21 20:37:59
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准备Ubuntu 16.04(远程服务器)Mac或Ubuntu(本地)docker(远程服务器)openssh-server(远程服务器)Pycharm profession版(本地)-ssh(本地)原理本地利用SSH链接远程服务器交互数据，在本地Pycharm上显示远程结果。配置流程在远程服务器创建docker container远程服务器ssh服务配置Pycharm链接远程服务器(文件同步)P
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2023-09-27 09:22:41
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文章目录一、远程服务器以及本地pycharm配置1 原理2 ssh配置步骤3 本地pycharm配置二、使用中的问题1 在使用pycharm调试程序的时候，无法连接到控制台，程序无法运行 一、远程服务器以及本地pycharm配置1 原理将docker中的ssh端口22映射到服务器中的某一个端口，例如9999，本地使用docker的用户名和密码登录9999端口，也就登录了相应的docker2 ss
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2023-09-23 17:13:07
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Pycharm远程调试Docker目录准备原理配置流程一、远程服务器创建docker container二、远程服务器ssh服务配置配置pycharm使用学校集群跑深度学习代码，终端连接调试过于繁琐，所以有了本文。准备Ubuntu 16.04(远程服务器)Ubuntu(本地)docker(远程服务器)openssh-server(远程服务器)Pycharm profession版(本地)
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2023-09-02 12:14:00
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Pycharm是支持Docker的，我们可以使用Dockers容器来调试我们的程序，当然，如果我们采用Docker调试的话就需要忍受一下Docker的一些缺点。从我的使用情况来看，Docker有以下缺点： 1、 需要重复构建Image：当我们每增加一个Python依赖包时，我们就需要重构一次我们的Image，这需要我们对Docker有一定的了解。&n
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2023-10-11 10:24:19
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一、优势可以实现在windows机器上管理代码，实际运行在Linux服务器上，这样实现代码不会出现版本兼容问题二、原理三、操作以python为例，我们媒体调试的时候都需要需要在服务器上执行命令（/usr/bin/python ghost-tools.py basic_check）才会执行1、服务器的配置因为上述的命令需要执行在容器中，因此我需要搭建一个容器1-1 特权模式启动容器docker ru
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2024-04-15 17:34:04
96阅读
一、Python 解释器1、Python解释器计算机只能读懂 0 和 1 这样的二进制编码文件，所以需要一个东西将Python程序解释成计算机可以读懂并执行的二进制文件，这个东西就是Python解释器。在 PyCharm 中运行 Python 代码，您需要配置至少一个 Python 解释器。PyCharm 支持以下解释器类型：源 Python 解释器；虚拟环境：(Virtualenv,
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2023-09-25 11:32:08
276阅读
# 使用 PyCharm 和 Docker 开发 Python 应用的完整指南
在现代开发中，Docker 提供了一种高效的方式来隔离环境和依赖，使得应用的部署和开发变得更加轻松。在这篇文章中，我们将介绍如何在 PyCharm 中使用 Docker 来开发 Python 应用。下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 PyCharm 连接 Docker Python 环境的指导
连接 Docker Python 环境可以极大简化开发过程，特别是在处理依赖和环境问题时。本文将指导你如何在 PyCharm 中实现这一目标，确保你能顺利地设置和运行你的项目。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下实现步骤。以下是连接 PyCharm 和 Docker 的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 05:21:46
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# 使用PyCharm与Docker运行Python代码的指南
在现代开发环境中，Docker 已逐渐成为一种流行的选择，尤其是在开发和部署应用程序时。结合 PyCharm 这一强大的集成开发环境（IDE），使用 Docker 来运行 Python 项目可以带来很多便利，如依赖管理、环境一致性等。本文将探讨如何在 PyCharm 中使用 Docker 运行 Python 代码，包含代码示例和相关
原创
2024-11-01 04:27:50
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PyCharm可以通过两种方法连接远程服务器的docker容器： 一、PyCharm通过SSH连接已在运行中的docker容器 二、PyCharm连接docker镜像，运行代码再自动创建容器 本文内容属于第一种情况。提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、在镜像中安装并启动SSH服务指定端口号启动docker容器配置apt-get的国内安装源安装并启动SSH服
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2023-07-11 13:17:43
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# 在Windows系统上使用PyCharm和Docker进行Python开发
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，而PyCharm是一款为Python开发者提供强大支持的集成开发环境。结合Docker容器技术，可以更便捷地进行Python开发和部署。本文将介绍如何在Windows系统上使用PyCharm和Docker进行Python开发。
## 安装Docker
首先，我们需要
原创
2024-06-02 06:41:09
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# 实现“pycharm docker”教程
## 概述
本文将指导刚入行的开发者如何使用PyCharm和Docker进行开发。PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），而Docker则是一种容器化平台，可以帮助开发者在不同环境中进行应用程序开发和测试。通过结合使用PyCharm和Docker，开发者可以更轻松地进行项目的开发和部署。
## 整体流程
下面是实现“PyC
原创
2023-09-22 03:27:12
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