Pycharm专业版连接远程GPU服务器+xshell7和xrtp7下载

这篇博客就带大家手把手用pycharm连接远端服务器,用服务器上的GPU跑代码。其中有很多雷点,都一一帮大家踩了,所以这也是一篇避雷篇。文章附pycharm专业版下载链接,xshell7和xrtp7的下载和使用说明,希望可以给大家带来帮助。
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文章目录

  • 一、Pycharm连接远程服务器
  • 二、xshell7和xrtp7配合使用
  • 三、总结

一、Pycharm连接远程服务器

首先要确定自己的Pycharm是专业版的,平时我们用的基本上都是社区版的Pycharm,社区版的Pycharm不带远程连接的功能,所以需要用专业版的Pycharm。给大家推一篇专业版Pycharm的安装教程,只要按照这个教程进行安装即可:Pycharm专业版安装。
打开界面,点击工具箱下的deployment下的configuration。在这里插入图片描述
点击加号添加服务器信息,选择SFTP,点击右边的…添加信息:
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依次输入IP,端口号(默认是22),用户名(注意大小写),密码。
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点击确定后返回上一个界面,可以点击Test_connection尝试连接,successful connect说明可以正常连接服务器了。
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关键一步来了!-——配置文件映射信息。点击mappings,local path即为本地文件夹的路径,用的是\斜杠,deployment path是远程服务器对应的路径,重点!,服务器最后的文件夹名称一定要和本地的文件夹名称一样,我这里本地是lzy,服务器也要创建一个lzy同名文件夹,否则后面运行文件时,会报找不到文件的错误!
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然后创建虚拟环境,选择ssh创建,选择我们之前创建好的服务器连接:
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选择远程服务器中conda的虚拟环境,然后把之前的文件的映射关系填到这上面来。
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点击finish,点击右侧的齿轮然后showall,找到远程服务器的环境,点击右侧的编辑。
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改为SSH连接,修改SSH configuration和解释器路径,修改成自己的就可以。然后点击OK。
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可以看到远程服务器上的虚拟环境中的库。我已经提前安装了Pytorch和torchvision和torchaudio,并且是GPU版本的。
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将文件自动上传打开,也可以手动上传文件,在上传时,点击整个目录夹,然后上传。
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写个脚本测试一下,服务器上的Gpu有没有成功连接:


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Project :628test 
@File    :test.py
@IDE     :PyCharm 
@Author  :咋
@Date    :2023/6/28 23:24 
"""
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
cuda_version = torch.version.cuda
print("CUDA 版本:", cuda_version)
device = torch.cuda.get_device_name()
print("名称:", device)

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输出:

True
1.10.2+cu111
CUDA 版本: 11.1
名称: NVIDIA GeForce RTX 3090

现在代码就是在远程服务器上跑的了,用的是服务器上的GPU,至此Pycharm连接远程服务器就结束了,开始愉快的使用服务器上的显卡吧!下面给大家推荐两个很实用的工具,xshell和xftp。

二、xshell7和xrtp7配合使用

xshell是用连接远程服务器的,xrtp是用来传输文件的。xshell连接之后就相当于linux的命令窗口,可以使用各种linux的指令来控制远程服务器的动作。xrtp是在xshell连接上之后,和远程服务器进行文件互传的工作,它有可视化界面,非常方便。xshell和xrtp免费版下载地址:xshell和xrtp免费版下载地址。
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填ip和端口号,用户名和密码就可以直接连接了,下一次可以不用输密码直接连接了。主要网络问题,如果挂着代理,要把代理关掉,确保当前网络是适合连接当前服务器的。

三、总结

之前觉得配置远程服务器和本地的Pycharm连接非常麻烦,随着这篇博客的完成,感觉也不是很麻烦了。思路很清晰,之前踩的坑都帮大家一一说明了,如果大家还遇到了其他问题也欢迎在下方评论!

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