现在机器学习可谓是最火热的一门学科，很多程序猿们或多或少的都有接触过这方面的经历。如果你对这领域还算有些了解的话，肯定知道模型的训练，是机器学习中最耗时，也是最关键的地方。模型的好坏，将直接决定最终的应用效果。
如果拿自己普通的电脑配置来训练模型的话，效率会很低，而且限于电脑配置，也不一定能跑出来。很多大型的模型，往往需要训练几天，甚至几个星期的时间，这是我们普通电脑配置远远达不到的。所以一个好的办法，就是通过将代码以及训练数据上传至一个大型的高配置的服务器上，然后让其代为训练，这样可以大大缩短训练的时间，提升工作效率。
个人觉得Pycharm还是很好用的，这个软件提供了一种很方便的上传代码的方法，让我们可以很轻松的将代码上传至远程服务器端。
Step 1 配置远程服务器的终端以及代码上传的地址
Tools-->Deployment-->Configuration 
Type选择SFTP，然后依次配置 IP地址 端口 用户名 账号
选择代码上传的地址
Step 2 将本地代码和服务器上代码绑定在一起，即本地代码修改后，只要按保存键（ctrl + s）就可以同步更新远程服务器上的代码
Tools-->Deployment-->Options
Step3 选择要上传的工程文件
找到工程文件名，右键选择Deployment-->Upload to......
Step 4 打开对比识图，查看远程服务器上的文件
Tools-->Deployment-->Browse Remote Host 即可打开远程服务器的窗口
在下个博客中，我会介绍如何使用终端模拟器 Xshell，以及训练模型时需要用到的一些常规的命令。感兴趣的同学们，可以点击以下链接 点击打开链接