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目录

1. 前言

2. 配置服务器

2.1 打开Xshell接入服务器

2.2 下载并上传Anaconda

2.3 在服务器上安装Anaconda

2.4 修复conda

2.5 创建虚拟环境并安装PyTorch

3. PyCharm连接服务器（初始配置）

3.1 远程连接（让PyCharm连接服务器）

3.2 连接服务器解释器（PyCharm连接上服务器的解释器，远程编译）

4. PyCharm连接服务器（非初始配置）

4.1 上传项目（本地项目和远程服务器项目同步）

4.2 PyCharm远程运行代码

4.3 实例演示项目上传和项目运行

5. 总结

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1. 前言

        这篇文章主要解决一个问题——有服务器，但是不知道怎么拿来跑深度学习项目。大家都知道跑大型深度学习项目我们一般人的电脑肯定是不行的，必须用到服务器（当然如果有土豪哥哥姐姐有牛逼的显卡和超大显存，那当可怜的猫猫没说🥲🥲）。既然猫猫帮不了大家解决算力问题，也就只能在如何连接服务器、使用服务器上给猫友们提供一些帮助。

🚨本文需要的硬件配置：

1. Pycharm专业版2023：注意，只有专业版的Pycharm才能远程连接服务器。
2. 一台还可以用的电脑（能写代码就差不多了）
3. 一个可以用的服务器使用权限（自然是越强越好，能上50系列猫猫立马来膜拜）

🚨小提示：如果服务器还没有配置的，请完整看完下面文章；如果已经配置了服务器，可以跳过本文第一部分的内容🥰🥰

2. 配置服务器

2.1 打开Xshell接入服务器

   1. 新建会话，输入服务器ip，进行连接：

        2. 选择要连接的服务通道：

        3. 输入登录的用户名和密码：

         4. 连接成功，可以对服务器进行操作：

2.2 下载并上传Anaconda

        1. 进入Anaconda官网下载Linux版本的Anaconda：

        2. 打开 xshell ，并连接上远程服务器：

        3. 进入服务器上要进行文件传输的目录下，点击新建文件传输图标：

        4. 可以看到弹出xftp弹窗，弹窗右边传输目标位置（data2/csh/software)。左边要选定待传输的文件：

        5. 进行向右传输，等待即可：

        6. 验证是否传送成功，在xshell中用ls查看

2.3 在服务器上安装Anaconda

        1. 进入Anaconda安装包所在的目录：

        2. 输入安装指令，等待安装：

bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

🚨注意：这里要一直点击回车（有点长，可以一直按着），最后要输入一个y。

2.4 修复conda

        在这一步很多友友都会遇到conda问题：

conda: command not found

📍这是由于conda并不在环境变量中，在window系统中这一过程会自动帮我们完成，但是linux安装中不行 📍

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        1. 找到conda所在的路径：

/data2/csh/anaconda3/bin/conda

        2. 打开文件 bashrc：

vim ~/.bashrc

        3. 在弹出的文件末尾加上 anaconda 的路径，按i进入编辑模式：

export PATH=~/data2/csh/anaconda3/bin:$PATH

        4. 按Esc退出编辑模式，shift+冒号然后输入wq 保存文件并退出

        5. 激活环境变量

source ~/.bashrc

2.5 创建虚拟环境并安装PyTorch

        1. 创建一个虚拟环境：

conda create -n VTML python=3.9

        2. 然后进入自己刚刚创建的虚拟环境：

conda activate VTML

        3. 去PyTorch官网复制指令，并下载PyTorch：

进入自己创建的虚拟环境以后，打开Pytorch官网，进入下载界面。

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

📍注意：这里要根据自己服务器配置选择 📍

         4. 测试torch是否安装成功：

输入1：

python

紧接着，输入2：

import torch

系统没有报错，就初步表示安装成功了。接下来再输入3：

torch.cuda.is_available()

如果输出True就是表示GPU版本的Pytorch已经安装成功了。这个时候，如果我们想退出python编译环境，输入4：

exit()

 这个时候，我们就会回到之前创建的虚拟环境中。

3. PyCharm连接服务器（初始配置）

        以下的所有操作都是基于Pycharm2023

3.1 远程连接（让PyCharm连接服务器）

        1. 首先在顶部工具栏，点击工具，进入部署的配置界面：

        2. 点开左上角的+号新建一个SFTP连接：

        3. 给服务器取一个名字：

        4. 和服务器新建SSH连接：

        5. 填入服务器IP，你的用户密码：

        6. 测试连接：

        7. 修改连接中，服务器的项目地址和映射的本地项目地址：

 📍注意：这里建立的连接在下面连接服务器解释器中会使用到，同时下面如果不是选择使用Exist server则会建立新的连接指向同一个服务器。

        8. 设置完毕后，点击确定。然后进入部署-选项：

        9. 改成Ctrl+S从本地上传到服务器：

3.2 连接服务器解释器（PyCharm连接上服务器的解释器，远程编译）

        1. 从顶部菜单栏的【文件】进入【设置】：

        2. 在PyCharm中添加远程服务器的解释器：

        3. 输入服务器IP和账户名在PyCharm中添加远程服务器的解释器（这里选择Existing server即可，因为我们前面和服务器已经建立过SSH连接）：

        4. 选择远程服务器中的python解释器：

📍注意：这里远程服务器中如果配置的是Anaconda虚拟环境，则这里要选择虚拟环境中的python解释器。

        5. 配置同步文件夹（和前面的项目文件夹和远程服务器文件夹映射的设置一样）：

        6. 添加远程服务器的解释器到PyCharm中：

        7. 配置同步文件夹（和前面的项目文件夹和远程服务器文件夹映射的设置一样）（如果没配置好的话，大概率前面已经配置过了）：

4. PyCharm连接服务器（非初始配置）

4.1 上传项目（本地项目和远程服务器项目同步）

        1. 连接服务器：

        2. 选中本地项目：

        3. 部署 - 上传项目文件：

其实我们刚刚进行了热部署，只要Ctrl+S就会自动同步PyCharm的项目和远程服务器的项目

4.2 PyCharm远程运行代码

        1. 在顶部工具栏选择【启动SSH会话】，连接你的远程主机：

        2. 右键点击代码编辑区，或者从顶部菜单栏运行代码：

4.3 实例演示项目上传和项目运行

        1. 假设现在服务器上没有 hello.world.py 文件：

        2. 在PyCharm中新建 hello.world.py 文件：

        3. 上传项目到服务器中：

        4. 到Xftp中看：

         5. 用服务器的Python解释器运行一下：

5. 总结

本文到这里就结束啦~~
如果觉得对你有帮助，辛苦友友点个赞哦~

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