前言
当下，很多深度学习的模型需要高配置的设备来跑，本地的pc可能无法满足要求。所以就需要利用服务器来训练，但是在服务器上操作代码不是很方便。利用pycharm可以在本地编写/修改代码，能够同步到服务器上，并且能直接在本地利用pycharm运行同步到服务器上的代码。非常的方便。
- 前提
一台装有anaconda的服务器，本地装了专业版的pycharm。
操作步骤
步骤一：在pycharm上使用服务器的python环境
用pycharm任意打开一个项目，从工具栏中选择file–settings
找到你的项目名称下面的python interpreter
在这里，选择我们要用的python的解释器。点击下图所示的python interpreter后面的按钮，然后点击add，将服务器中anaconda中的python解释器加入pycharm中。
在右侧的选项中选择ssh interpreter 表示要用ssh的方式来找到python解释器。
在host中填入你的服务器的公网ip 然后在username中填入你的用户名。然后点击next。
输入你的服务器的访问密码，然后点击next。
在interpreter中选择你在服务器中的解释器的位置。找到你在服务器中安装的anaconda，然后找到bin，再从里面选一个python解释器。然后点击finsh。
此时你就可以看到，当前环境下安装的python的包。然后点击ok。此时，你的pytharm已经是在服务器的python环境下了，此时运行代码便是在服务器上运行。
步骤二：同步代码
完成步骤一后便能能用服务器来跑代码了，接下来是让本地的代码能够与服务器上的代码同步。这样我们只需要在本地修改代码，便能自动同步到服务器上。
选择工具栏中的tools-deployment-configuration。
选择sftp类型，建立sftp连接，输入服务器ip 和 用户名 密码。建立sftp连接。然后点击test connection测试下是否能正常连接。如正常便会弹出下图。
然后点击mapping选择映射关系，在local path中选择本地项目所在的路径。在deployment path中选择在服务器中项目的存在路径。然后点击ok
最后在tools-deployment 下勾选上自动更新。如果你的项目在服务器上就选在download from xx（你的服务器），如果你的项目在本地，就选择upload to xx。
此时本地和服务器的代码便已经同步了。
总结
其实所有的步骤无非就是做了两件事，让pycharm与服务器建立ssh连接xftp连接，能传输命令和文件。刚开始比较生疏，多操作几次可能就能熟练了。
到此这篇关于利用pycharm连接服务器的文章就介绍到这了,更多相关pycharm连接服务器内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
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