pycharm加持remote VPS实现远程TensorFlow环境

2017年5月11日 6973点热度 0人点赞 3条评论

准备前提:

1.一台远程主机,工作站/VPS/服务器/阿里云ECS
2.一台安装了Pycharm professional的笔记本/超极本/surface

3. Putty和puttygen(强烈建议从官网直接下载,不要使用第三方下载工具,为了你的安全)

步骤:

1.获取你的VPS的IP,你可以从你的IDC获取,或者向你的实验室老师/老板/IT索取:

2.使用putty登陆

3.登陆成功

4.使用puttygen生成SSH密钥

打开puttygen,点击Generate按钮,鼠标在进度条下方空白区域随机晃动,以生成随机序列。

点击按钮Save private key,会提醒“Are you sre you want to save this key without a passphrase to protect it ?”,可以不需要密码保护,点击是即可。

点击按钮Save public key.

得到保存的key

5.创建.ssh/authorized_keys

vim ~/.ssh/authorized_keys

将workpublic.key的内容添加进去

6.配置pycharm

打开Files>Settings>Deployment

点击+号,添加远程主机,选择协议为SFTP

填写IP地址与端口,并选择生成的SSH密钥

点击Test SFTP connection测试是否能够连接到远程主机

在Files > Settings >Deployment>Options中确保勾选了 Create empty directories。这样当你创建文件夹时,PyCharm 就会自动同步

打开 Files > Settings > Project>Project Interpreter,点击右上角的加点按钮,然后点击 Add remote

点击 SSH Credentials 按钮然后输入你的信息。选择 Auth Type 上的 Key pair,然后选择 Private Key file

配置完成后,点击apply,等待pycharm初始化

7.设置当前项目的Interpreter为Remote Interpreter

在 Files > Settings > Project>Project Interpreter,选中已添加的Remoter Interpreter (Python蛇图标右下角会有一个“R”)

点击Apply,点击确定完成配置

8.上传代码,运行程序。

编写完程序后,右键菜单,选择upload to,选择你配置的远程主机地址,完成上传。

在你的底部面板应该会出现一个 File transfer 标签,你可以查看上传进度。

上传完成后,即可和本地运行一般运行代码。

 

Dong Wang

Master student of computer science at Uppsala University in Sweden. My primary research interests are deep learning, computer vision, federated learning and internet-of-things.

文章评论

  • Host1Plus

    好教程

    交换链接吗?

    2017年9月29日
  • 挖站否

    图片内容有些小。

    2017年12月31日
    • nanguoyu

      @挖站否 点击可以放大的。

      2018年1月4日
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