简介
本文不是从头开始介绍如何使用云GPU和pycharm训练模型，如果想了解如何使用云GPU和pycharm训练的可以参考我另外两篇博客。
本文主要是写一下环境和配置都完成的情况下，之后的一些操作，比如tensorboard、训练完保存训练结果、服务器自动关机、后台训练（防止网络波动导致训练中断）等。
保存结果+自动关机
前提条件，在终端中使用oss login登录恒源云账户。
第一步需要在服务器中的/root目录下创建一个文件upload.sh
用来执行打包训练结果、自动上传到个人数据中、服务器自动关机三个操作。注意，pycharm终端默认路径是/root，而jupyterlab终端默认路径是/，如果在jupyterlab终端中执行以上操作，需要先cd到/root目录下。
我用jupyterlab操作一下，先cd到/root然后vim upload.sh
执行完成后出现如下界面
第二步，按 i 键进入编辑模式，将下列内容写入upload.sh文件。（想了解vim的可以去百度一下）
第八行代码中的路径需要根据实际情况进行修改
#!/bin/bash
set -e
cd /hy-tmp
# 压缩包名称
file="result-$(date "+%Y%m%d-%H%M%S").zip"
# 把 result 目录做成 zip 压缩包，该目录根据实际情况调整
zip -q -r "${file}" yolov7-main/runs/train/exp9
# 通过 oss 上传到个人数据中的 backup 文件夹中
oss cp "${file}" oss://backup/
rm -f "${file}"
# 传输成功后关机
shutdown
此次训练结果将会保存在exp4中，所以路径设置为exp4
第三步，修改完成后，esc退出编辑模式，:wq! 保存文件并退出。可以在/root目录下找到该文件。
第四步，对文件添加执行权限
chmod u+x upload.sh第五步，在train.py中添加如下代码，注意代码的位置
import os
os.system('/root/upload.sh') # 此行代码放到train.py训练结束后
后台训练（使用tmux）
后台训练更稳定，也不用本地电脑一直开机，配置完成后即可将电脑关机。
第一步，创建一个tmux会话（我cd到根目录了，其它目录下应该也没问题）。
tmux new -s yolo创建一个名为yolo的会话，tmux detach退出会话，tmux ls列出存在的会话。
第二步，tmux a -t yolo重新进入会话，并cd到train.py所在目录，执行该文件。
训练截图
第三步，第二步中的执行界面需要新建终端输入命令才可以退出，而jupyterlab中没有办法新建终端，可以通过pycharm的终端退出tmux会话。
第四步，训练结束，将训练结果打包上传到个人数据（防止因机器被占用导致无法查看训练结果。个人数据中的文件可以随时下载查看），服务器自动关机（训练结束后自动关机节省费用）
tensorboardX
第一步，关闭官方的tensorboard功能（因为恒源云的tensorboard需要下载get_started.ipynb，我一直访问失败，所以改用tensorboardX ）。
supervisord ctl stop tensorboard
第二步，使用tensorboardX功能。（注意，终端不要关闭，否则tensorboardX会断开）
tensorboard --logdir /hy-tmp/runs/train/exp4 --host 0.0.0.0
第三步，打开官方的tensorboard， 即可看到实时训练过程。
pycharm中的两个服务器设置问题
1. 重启pycharm后，底部可能没有出现服务器选项，即下图可能出现无默认服务器
通过下列步骤解决
2.当某一个服务器不使用时，将其在pycharm中删除，比如端口号为59341的服务器。
在1里面的位置删除服务器
在设置里将解释器和服务器同时删除
到此，该服务器在pycharm中彻底删除。
如果有错，请不吝赐教。如果有疑问，可以评论或者私信。