Pycharmリモート開発を設定し、tensorflowことをリモートデバッグ
各アップロードの完了後にローカルにデバッグする特定の変数を監視するために、プリントセンターを使用して、サーバにコードを修正するリモートデバッグを容易にするために、今日pycharmは、リモート機能のビットを使用するように構成された、あまりにも不便です
ダウンした後、一致していないときを見つけます
ツール
プロpycharm
サーバのSSHサービスを設定します
ファイルの同期設定
パネルを開き
Tools -> Deployment -> Configurationクリック
+号は、新しいプロファイルを作成して構成名を入力しName、簡単に再生し、Type選択しSFTP、[OK]をクリックします。サーバーのIPとポートを設定し、認証は、ユーザー名とパスワードを選択し、またはプライベートキーファイルを使用することができ、パテも.ppkをサポート
ルートディレクトリを設定し
Root Path、プロジェクトファイルのルートディレクトリには、リモートサーバー上にある、需要に応じた構成、例えば、/home/zhangsan/workplaceパスのマッピングは
Mappings、Local PathWindowsでプロジェクトディレクトリを設定し、Deployment path on serverリモートサーバーのディレクトリに設定し、自分のニーズに応じて設定しますExcluded Paths設定は、設定ファイル、データセット、チェックポイントなどのディレクトリを同期する必要はありません。Tools -> Deployment -> OptionsCreate Empty directoriesチェックマークは、指定したフォルダが存在しない場合は、自動的に作成されます。
リモートPythonインタプリタを設定します
メニューバーには
File -> Settings、選択は、設定パネルを入力してProject -> Project Interpreter、次に右に、少しギアセットをクリックしてください。クリックし
Add Remote、選択しSSH Credentials、Python interpreter path彼らはリモートサーバーを必要とするインタプリタを選択してください。プログラムを実行している場合は、設定
Run時間がちょうど通訳の構成はをリモートデバッグできるようになります]を選択し、地元の通訳の使用と同様ですが、また、環境変数を設定する必要があります。Run -> Edit Configurations
、GPUのtensorflowバージョンを使用する環境変数を設定するためにはEnvironment variables、cuda9.0ここで設定することができ/usr/local/cuda-9.0/lib64、この方法のための他の環境依存性の同様のニーズが
実行した場合.pyの必要性の時間は、コマンドライン引数を渡すために、することができますParameters（ちょうど書き込みで埋め--arg=value、パート）引用符で囲まれていないの引数の文字列の値を、プラスのような文字列の一部とみなされ、これは直接でありますbashは、bashの引用符で効果なし、同じではありません。
##ファイルの同期
tools -> Development -> Automatic Upload 自動同期を設定します
リモートファイルを変更した後も、あなたも使いやすいパネルを編集するには右上のアップロードボタンを、見つけることができるリモートのファイルを変更した後、参考文献を参照してください、編集パネルのアップロードボタンの右上隅に見つけることができます
参考資料