由于本地计算机没有显卡，所有深度学习的环境都配置在远程服务器端，但在服务器上直接调试python程序不直观，也很不方便，所有现尝试在Pycharm软件上搭建一个远程调试功能。
注意：只有Pycharm专业版才具有远程调试功能，社区版不具有该功能。
首先你得打开Pycharm软件，在本地新建一个工程，这个工程的目录就是你后面与远程服务器上映射的Project root。
第一步：配置python的远程解释器
这里主要讲的是如何配置远程python解释器。
首先，通过File > Settings，打开设置选项卡。点击”Project:项目名”这个按钮，在展开的小项里再点击Project Interpreter，右边就会变成Interpreter的配置页面。
然后点击Interpreter配置页面的小此轮按钮，然后再选择add Remote。
在弹出的弹窗里配置相应的信息，如图所示：
最后，再配置Path mappings，如图所示：
第二步：配置Deployment，用于本地文件和远程文件的同步
首先，在pycharm的菜单栏依次找到:Tools > Deployment > Configuration.
点击左侧+号，然后可以看到如下的配置页面，按要求填写图中框出的部分：
然后打开Deployment的Mapping选项卡：
注意：这里的Deployment path on server “name”的路径是和前面的Root path是相连的，都是服务器上的路径。
配置完以后，其实是相当于配置了一个ftp工具可以连接到服务器上，然后你就可以直接在本地计算机查看到远程服务器上Deployment path on server “name”所指定路径下的文件了。并且它与你现在本地的工程目录Project root是连接的，可以实现互传（上传，下载）。
第三步：设置Configurations
在PyCharm中打开Run/Debug Configurations设置面板，路径为Run > Edit Configurations-Python Remote Debug，点击左上角的加号，Name可以瞎填，Local host name填本机IP，Port可自行填写1002以上的任意数字。要设置好Path mappings，路径和设置解释器时候一致。如下图所示：
然后是设置程序运行的环境变量
在PyCharm中打开Run/Debug Configurations设置面板，路径为Run > Edit Configurations，配置cuda的环境变量，点击Environment variables右边的…添加对应的环境变量：
CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID
LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64”
CUDA_HOME=/usr/local/cuda
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=1
注意：亲测，如不配置cuda的环境变量，在运行程序会报错找不到cudnn的库。
如：报错ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory，就是没有添加cuda的环境变量造成的。
