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相信很多小伙伴会面临本地电脑显存不够#xff0c;但是服务器代码又无法直观的调试#xff0c;只能靠打日志的方法…首先声明一点社区版的无法使用需要使用 专业版Pycharm 才可以使用至于密钥可以去TB购入价格低廉、有效期长
相信很多小伙伴会面临本地电脑显存不够但是服务器代码又无法直观的调试只能靠打日志的方法查看结果对于普通程序员可能勉强够用但是对于一名深度学习算法工程师而言这真的一点也无法接受因为算法工程师对变量的各个属性以及变量的维度变化十分看中这个是靠打日志无法实现的所以必须上远程Debug方法目前采用此方法使用了大半年了基本跟本地Debug 一样在此整理分享给大家此外也为了方便日后自己查阅 文章目录 1、Tools - Deployment 连接服务器2、配置SFTP3、配置 Python Interpreter编译器4、上传下载操作5、自动上传服务器改动6、配置 cli 终端的命令参数7、SSH Terminal 终端映射参考链接 1、Tools - Deployment 连接服务器 2、配置SFTP
通过上图点击 Configuration 进入 Deployment界面之后首先点击左上角的 好选择 SFTP添加然后给服务起个 name然后配置 SSH Configuration 对于第一次配置 SSH的小伙伴在上图的2步骤点击右侧的 三个点进入下图 以此填写 Host、Port、Username、Password 最后可以点击 Test Connection 进行链接测试如果链接通了就说明成功了点击OK即可 配置好图二之后从Connection 切换到 Mappings子页点击选中左侧的 SFTP链接然后以此填写 Local Path本地代码路径 和 Deployment Path服务器部署代码路径填写好之后点击 OK即可 3、配置 Python Interpreter编译器
配置完 SFTP 文件映射之后需要将服务器的编译器映射到Pycharm 点击 File- Settings 进入下图 然后采用 SSH 添加Interpreter编译器 在弹出的窗口中依次填写服务器的 Host、Port、Username此处的需要跟SFTP链接的同一台服务器 输入密码 SSH 连接 连接成功之后开始配置 Python Interpreter编译器见下图所示这里我选择的是加载conda编译器首先需要找到conda的安装路径将 Conda Executable设置成 conda 安装路径下的 condabin/conda文件地址然后点击右侧的 Load Environments加载conda环境可以在下方的 Use existing environment中看到创建的所有conda环境选择对应的即可
最后将 Sync Folders 同步下项目的文件路径点击右侧的文件夹按钮会出现下方的同步设置 此处需要注意本地的路径如果不存在的话Pycharm并不会自动创建所以需要提前创建好 4、上传下载操作
首先配置完上述设置之后就可以对文件进行下载/上传操作了有两种方法可以操作 选中项目文件夹/文件 直接鼠标右键找到 Deployment 进行上传下载 在工具栏中找到 Tools- Deployment 5、自动上传服务器改动 注意 此处如果是修改本地的文件夹名称会将整个本地的文件夹上传到服务器并不具备 git的版本管理工程慎重修改文件名可以服务器修改本地同步 代码的自动上传一般都是默认打开的如下图红框 可以点击上方的绿框进行设置为手动上传 6、配置 cli 终端的命令参数
首先找到需要 Debug的脚本然后鼠标点击右键调出设置如下图 只需要在 More Run/Debug - Modify Run Configuration 只需要将需要配置的参数填入下方的框中即可可以拉大放入更多 7、SSH Terminal 终端映射
同理在 Files - Settings 进入设置界面找到 Tools - SSH Terminal 即可选择使用本地的 Terminal 还是 服务器的 Terminal为了比较出现乱码记得将 Default Encoding 设置成 UTF-8 参考链接
https://blog.csdn.net/fengbao24/article/details/125515542https://blog.csdn.net/ds1302__/article/details/120597769
