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【Linux远程服务器下建设conda环境以及连接pycharm】

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

【Linux远程服务器下建设conda环境以及连接pycharm】

提示:疫情环境下需要远程办公,由于单位之前的RTX3090服务器环境下有同事正在调试的项目,我手头的机器是win 10的操作系统(为了不影响人家,自己重新在账号里构建一套环境用于跑程序使用)同时也为参考记录

Linux远程服务器下建设conda环境以及连接pycharm
  • 前言
  • 一、连接远端服务器并安装conda
  • 二、使用conda配置虚拟环境
  • 总结


前言

准备:
1.需要远程服务器的一个账号 最好是赋予了root权限。
2.可能需要putty软件以及建议Winscp软件


一、连接远端服务器并安装conda

Putty是一个免费的、Windows 32平台下的telnet、rlogin和ssh客户端,在各种远程登录工具中,Putty是出色的工具之一,Putty具有完全免费、小巧绿色、无需安装、操作简单等特点。其功能丝毫不逊色于商业的telnet类工具,用它来远程管理Linux十分好用。

官方网站:https://www.putty.org/
有关putty的用法请参考这篇博客:
https://blog.csdn.net/dyxcome/article/details/86666548
(当然 默认的字体与背景确实很不习惯 可以参考这个博客 改一下https://blog.csdn.net/chuange6363/article/details/100754955)

这个时候你肯定登陆进来了 出现的界面如下:

我的远程服务器是 Ubuntu 20.04,这个是登陆后的界面
在服务器里安装Anconda可以参考这个博客:
https://blog.csdn.net/qq_46041930/article/details/110141188
在你的界面下载conda安装包了,到下面网站上找到合适版本的anaconda
https://repo.anaconda.com/archive/
在界面下载指令:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

下载到当前位置下的安装指令:

bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

添加到环境变量 方便直接进行调用 这是时候可以用Winscp软件快速找到anaconda安装路径下的bin文件所在路径,通过下面命令进行配置

export PATH=“你的bin的位置路径”

export PATH=/home/zhang0325/anaconda3/bin:$PATH

在命令窗口输入:anaconda 显示如下,就是装好了 :

如果出现command not found 检查下是不是打错了 或者 重新执行添加环境变量步骤 检查路径是否正确

二、使用conda配置虚拟环境

其实,经常用python的人来说 这个比较基本一点 一般conda装好默认有一个base 不过 我们还是再配置一个 毕竟不同项目的环境要求有所差别:
1.创建环境,若是搞cv的python版本建议在3.6 我的环境叫salted

 conda create -n salted python=3.7

2.激活环境

  source activate salted

3.安装一些额外的轮子 具体过程略
使用命令conda install -n your_env_name [package]即可安装package到your_env_name中
这一步安装过程满的 建议添加上清华源
若不小心装错了版本( 使用命令conda remove --name your_env_name package_name )

4.服务器环境连接pycharm
pycharm工具栏:Tools– Deployment– Configuration
可以参考这篇文章进行远程服务器的配置:
https://cloud.tencent.com/developer/article/1738482
当远程服务器连接成功时,注意点击– Mappings,设置工作目录路径 把路径设置在自己的账号下面/home下的账号文件夹设置好后,点击确定 此时可以完成代码上传与下载配置

后按上述文章 找到自己配置的环境位置 就可以远程调用实现
例如我的位置:
/home/zhang0325/anaconda3/envs/salted/bin/python

总结

提示:简单介绍了远程服务器下建设conda环境以及连接pycharm,而大型框架tensorflow或者pytorch等需要根据实际硬件版本合理选择,在此不详细介绍。

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