科研第三步：pycharm远程连接服务器并链接服务器跑神经网络模型
文章目录
- 科研第三步：pycharm远程连接服务器并链接服务器跑神经网络模型
- 前言
- 一、pycharm连接服务器
- 二、设置Python Interpreter（使用服务器虚拟环境）
- debug
- 总结
前言
本篇文章主要介绍如何使用pycharm professional（仅限专业版）可以连接服务器，这一强大的IDE来实现远程在服务器上修改代码，跑代码，以及搭载服务器上面的虚拟环境来跑神经网络模型，最后讲出了如何使用pycharm来debug我们的代码，解决一些通过只看报错信息无法解决的bug报错。
一、pycharm连接服务器
请按照以下步骤一步步的进行即可：
首先进入tools------>deployment------>configuration
点击左上角的加号，命名的话随便命名，选择SFTP模式然后进到如下界面
然后点击这里：
进入以下界面：
host写服务器的ip
user_name写你在这个服务器创建的用户名
密码输入之后勾选保存，然后点击test_connection测试一下连接是否成功
就可以保存了
点击完ok之后，
选择mappings:开始绑定文件夹
localpath即本地的文件夹，下面的则是服务器的目录
然后为了实现服务器与本地的代码同步，我们需要进入在Tools->Deployment->Options
这个地方可以选择always，和保存后更新，意思就是本地的代码和服务器上面的代码同步更新
配置完后
就可以远程连接服务器了，要看服务器的目录的话，可以点击这个：browse remote host，这个
就可以看到我们服务器的目录
二、设置Python Interpreter（使用服务器虚拟环境）
Setting中找到project interpreter
然后点击这个里面的add
选择这个
如果是第一次配置可以选择上面的，然后
这个地方一般我们虚拟环境是在.conda/envs目录下的，然后我的虚拟环境是pytorch36，所以进入这个目录的bin/下面找python就好了
debug
到此，我们的配置已经完成了，在要跑的代码上面run即可，
我们发现他会自动在服务器上面跑，然后debug就可以用
并且可以查看各个变量的状态，是加载在cpu，还是gpu上面的
到此我们的配置结束！
总结
至此，我们完成了pycharm连接服务器的操作，并且实现了文件夹链接，代码自动更新等功能，为我们科研的速度打下了基础，并且可以更好的跑代码以及debug！
