pycharm连接远程服务器以及踩的坑

pycharm连接远程服务器以及踩的坑pycharm 连接远程服务器 1 连接远程服务器之前先创建环境打开 xshell 连接上远程服务器 进入存放虚拟环境目录 cd home xxx envs 创建 python 虚拟环境 condacreate nxxx 环境名 python 3 6 进入虚拟环境 sourceactiva 其他操作指令 condaupdate nbaseconda update 最新版本的 condacondaac 开启 xxxx 环境 conda

pycharm连接远程服务器:

1.连接远程服务器之前先创建环境

cd /home/xxx/.../envs 

创建python虚拟环境:

conda create -n xxx(环境名) python=3.6 

进入虚拟环境:

source activate xxx 

其他操作指令:

conda update -n base conda #update最新版本的conda conda activate xxxx #开启xxxx环境 conda deactivate #关闭环境 conda remove -n xxxx --all #删除xxxx环境 conda env list #显示所有的虚拟环境 conda info --envs #显示所有的虚拟环境 conda list #查看已经安装的文件包 conda list -n xxxx #指定查看xxxx虚拟环境下安装的package conda install xxxx #安装xxxx文件包 conda update xxxx #更新xxxx文件包 conda uninstall xxxx #卸载xxxx文件包 

创建完环境之后,安装torch、torchvision、torchaudio
官方网址:https://pytorch.org/get-started/locally/
在这里插入图片描述
注:要用pip3才能安装cuda版本的pytorch,用pip会报错,提示找不到匹配的版本,用conda能安装但是torch.cuda.is_available()一直会显示false。
之前就是在这个地方卡了很久,每次安装完运行代码都会提示cuda和pytorch版本不匹配








2.pycharm相关配置

例如:项目场景:示例:通过蓝牙芯片(HC-05)与手机 APP 通信,每隔 5s 传输一批传感器数据(不是很大)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述








在这里插入图片描述
选择SSH,并勾上下面的选项
在这里插入图片描述
之后就点右下角的interpreter,选择你刚刚配置的远程环境
在这里插入图片描述
连接上之后就可以跑代码了~
不过建议跑之前先看看gpu的使用情况,看看要跑的那张显卡有没有人占用
在xshell上输入命令














nvidia-smi 

在这里插入图片描述

并且在要执行的代码前加入

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 由于0号有人使用,所以选择1号使用 

然后就run起来就vans啦~


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