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🔥 系列专栏： 🏀各种软件安装与配置_十二月的猫的博客-CSDN博客💪🏻 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光
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
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：
- Pycharm专业版2023：注意，只有专业版的Pycharm才能远程连接服务器。
- 一台还可以用的电脑（能写代码就差不多了）
- 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 📍
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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