Pycharm远程工作
相信很多人都遇见过这种情况：实验室成员使用同一台服务器，每个人拥有自己的独立账号，我们可以使用服务器更好的配置完成实验，毕竟自己哪有money拥有自己的3090呢。通常服务器系统采用Linux，而我们平常使用频繁的是Windows系统，二者在操作方面存在很大的区别，比如我们实验室的服务器采用Ubuntu系统，创建远程交互任务时可以使用Terminal终端或者VNC桌面化操作，我觉得VNC很麻烦，所以采用Terminal进行实验，但是Terminal操作给我最不好的体验就是无法可视化中间实验结果，而且实验前后的数据上传和下载工作也让我头疼不已。前几天偶然看见本地Pycharm可以进行远程服务，抱着试试的态度我开始了环境配置…
说在前面：Pycharm分为专业版和社区版，只有专业版才支持远程服务，所以大家可以先确认自己的Pycharm版本，可通过下图所示操作查看自己的版本（工具栏help->about）：
然后开始进行本地与远程服务器之间的连接配置：
配置环境的第一部工作是建立本地与远程服务器之间的SSH连接，我们知道远程服务器上的任务拥有自己的SSH以及用户名，用户名通常为root，SSH由ip:port两部分组成，ip为服务器ip地址，port为端口号，我们需要获取这个SSH连接后续配置需要使用：
1）开始配置
2）建立SSH连接
（1）选择文件传输协议SFTP
（2）设置服务器名（这个可以随意命名），此处我命名为DehazingServer
（3）配置SSH连接
点击SSH配置右侧的"…"，进行SSH内容设置：
此处我们需要设置三个参数：Host为前面提到的远程服务器ip地址xxx.xxx.xxx.xxx；Port为SSH连接后的端口号；User name为远程服务器用户名，通常为root；
（4）测试连接是否成功
点击Test Connection，进行连接测试，此时会出现密码输出框，输入远程服务的密码即可：
若成功会出现下图所示结果：
为了后续本地与服务器之间同一项目可以内容同步，我们还需要设置二者之间的项目路径映射，即本地项目在远程服务器中存放的位置：
在连接建立并配置好本地与远程项目之间的路径映射后，我们再设置自动上传项目即可，如此本地与服务器之间就可以进行项目同步了，此时我们更新了本地代码之后只要使用Ctrl+S保存代码即可完成同步：
此处需要注意如果自动上传无法成功，我们可以手动将本地项目上传到服务器（选择上面的Upload to即可），一定要在本地代码更改后及时上传同步到服务器！！反之，如果服务器对代码进行了修改，则通过本地的Download from拉取服务器中的代码同步本地。
在进行SSH连接建立之后，通过下图所示方法可验证是否连接成功：
如下图所示，点击浏览远程主机之后可在本地Pycharm右侧看到远程服务器的文件目录，此时可看到与远程服务器的文件目录一模一样（我们实验室服务器的私人数据就在下图中的/opt/data/private目录下）：
此时我们还不能在本地使用服务器的环境，我们需要将本地Pycharm的Python解释器设置为远程服务器中的指定环境下的Python解释器：
1）查询服务器中所使用的的Python解释器路径
进入服务器终端使用命令：
which python
即可查询python解释器的路径，这里我使用的是Anaconda中的虚拟环境，所以我需要先进入虚拟环境才可以使用该命令查询。需要注意的是，此时得到的Python路径可能是软链接的形式，我们可通过进入虚拟环境目录下使用ls -l命令查看该软链接真正指向的位置，比如我这里进入/opt/Anaconda3/envs/torch1.9/bin目录下看到python指向python3.7，所以我需要的Python解释器路径为/opt/Anaconda3/envs/torch1.9/bin/python3.7。
2）本地Pycharm中配置Python解释器
（1）进入设置，将服务器中的Python解释器添加到Pycharm中：
（2）选择SSH解释器，选择SSH配置，选中前面设置的服务器连接，然后点击Move->Next即可：
（3）这里需要设置远程服务器中的Python解释器路径和项目之间的路径映射，如下图所示：
到此处我们的环境配置工作就完成了！！大家可以进行测试了！
这里我配置好环境之后，将本地的一个绘图代码同步到了服务器，并在本地直接运行此代码文件，可看到使用的是远程服务器的Python环境，但是我终于可以可视化结果了！！
现在我们可以在本地使用服务器的工作环境了，那如何在本地开启服务器终端呢，毕竟后面需要其他第三方库还得装包，这里我也说一下：
工具栏中打开Tools->Start SSH Session，然后选择我们前面配置的服务器，即可在本地Terminal处开启远程终端：
开启后效果如下：
后面如果要切换回本地工作环境，直接去设置里面切换Python解释器即可！！！
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