Centos7部署torch环境 配合pyCharm远程调试开发

python目标版本3.6,torch目标版本1.8.1

部署环境总是代码开发者离不开的一个问题,通常会有几种解决路线。

1. 每个环境单独部署一套,windows一套,unix一套,需要什么依赖就装什么。

2. 引入conda环境,为每个类型的项目创建一个属于自己的虚拟环境。

3. 引入Docker,直接把代码运行所需要的操作系统以及库依赖全部打包。

4. 服务器-本地结合的开发形式。

本文主要尝试第二点与第四点相结合,利用已有的闲置服务器,配合本地IDE进行开发。


首先在Centos7上部署conda

在CentOS7环境下部署Anaconda,需要进行以下步骤:

在home下创建一个目录,名为miniconda2,我们目标是下载Miniconda

Miniconda是一个轻量级的Python发行版本,它包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项,适合空间要求严格的用户。Miniconda相当于conda+python+pip,它的安装包比Anaconda更小,功能也更少,但是仍然能够满足一般用户的需求。

Anaconda是一个完整的Python发行版本,包含了conda、python等所有必要的包,适合需要安装所有包的用户。Anaconda的安装包比Miniconda更大,功能也更多,但是对于需要安装特定包的用户来说,Anaconda可能更适合。

国内镜像源的地址为:Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

具体的下载指令为:

mkdir /home/miniconda2
cd /home/miniconda2
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda2-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh

 下载完毕后执行安装命令:

cd /home/miniconda2
chmod 777 Miniconda2-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh #给执行权限
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

中间可以根据自己的需要确定安装路径。 

如果我们执行conda init,系统提示: conda command not find

那我们需要将安装路径添加到系统的PATH当中,我们需要修改两个文件

sudo vim /etc/profile

# 在最后一行加上: 

export PATH=$PATH:~/anaconda3/bin
sudo vim ~/.bashrc

# 在最后一行加上: 

export PATH=$PATH:~/anaconda3/bin

我们再执行一行语句,激活环境

source ~/.bashrc

 之后我们再执行版本查看

conda -V

<think> 首先,用户的问题是要查找如何在 PyCharm 中配置 C++ 开发环境。我需要基于系统指令和提供的引用来构建回答。 系统指令回顾: - 必须使用 $...$ 或 $$...$$ 格式处理数学表达式(尽管这里可能不需要)。 - 回答必须使用中文。 - 生成相关问题。 - 引用的末尾自然地添加引用标识,如 [^1]。 - 结构清晰,逐步解决问题。 - 参考提供的引用:[1], [2], [3], [4]。 提供的引用: - [^1]:关于安装和配置 PyCharm 的基本说明。 - [^2]:提到了在 CFX 二次开发中使用 PyCharm、Visual Studio Code 等 IDE。 - [^3]:在 CentOS部署 Python 和配置 PyCharm,包括 JDK 安装等步骤。 - [^4]:Pycharm 中调用 C++ 代码,展示了 setup.py 文件来构建 C++ 扩展。 用户的问题集中在如何在 PyCharm 中配置 C++ 开发环境。引用 [^4] 直接相关,因为它涉及在 PyCharm 中使用 C++ 代码。其他引用也提到 PyCharm,但更侧重于 Python 或一般开发。 我的回答需要结构化: 1. **介绍**:简要说明配置 C++ 环境的关键点。 2. **逐步指南**:提供清晰的步骤。基于引用,我需要整合信息。 - 从引用 [^3]:安装必要的依赖,如 JDK(如果需要),但 C++ 可能不需要 JDK。 - 引用 [^4] 展示了一个 setup.py 文件来编译 C++ 代码,使用 PyTorch 的工具(如 CUDAExtension)。这可能用于在 Python 项目中嵌入 C++。 - 用户可能需要在 PyCharm 中配置 C++ 编译器和工具链。 3. **一般步骤**:因为引用有限,我需要基于常识补充。 - 确保安装了 C++ 编译器(如 g++ 或 Clang)。 - 在 PyCharm安装插件或配置项目设置。 - 参考引用 [^4],可能需要设置 CMake 或其他构建工具。 4. **引用整合**:自然地添加引用标识。 - 例如,当提到安装 PyCharm 时,可以引用 [^1]。 - 当提到 C++ 集成时,引用 [^4]。 5. **生成相关问题**:结束时生成相关问题。 6. **语言**:全程使用中文。 结构化回答大纲: - **开头**:解释为什么在 PyCharm 中配置 C++ 环境(例如,用于混合 Python/C++ 开发)。 - **步骤 1:安装必要的工具** - 如引用 [^3] 所示,可能需要 JDK 或其他依赖,但针对 C++,重点在编译器。 - 安装 MinGW 或 Cygwin(对于 Windows)或确保 g++(Linux/Mac)。 - **步骤 2:配置 PyCharm** - 安装 C++ 插件(如果使用社区版,可能需要额外安装)。 - 设置工具链:在 PyCharm 设置中配置编译器路径。 - 引用 [^4] 展示了如何通过 setup.py 编译 C++ 代码,这在 PyCharm 中可以运行。 - **步骤 3:创建或导入项目** - 设置 CMakeLists.txt(如果使用 CMake)。 - 示例代码或引用来自 [^4]。 - **结束**:总结关键点。 - **相关问题**:生成 2-3 个相关问题。 确保真实可靠:基于引用,PyCharm 本身支持 C++ 开发通过插件(如 CLion 的核心功能集成)。PyCharm Professional 版支持 C/C++ 开发。 关键点来自引用: - [^1]:安装 PyCharm。 - [^3]:在 Linux 上安装 JDK 和运行 PyCharm。 - [^4]:具体在 PyCharm 中调用 C++ 代码的方法,使用 setup.py 和 CUDA 扩展。 步骤细化: 1. **安装 PyCharm**:引用 [^1] 和 [^3]。 2. **安装 C++ 编译器**:例如,在 Windows 上安装 MinGW,在 Linux 上安装 g++。 3. **在 PyCharm 中配置工具链**: - 打开设置 -> Build, Execution, Deployment -> Toolchains。 - 添加编译器路径。 4. **创建 C++ 项目**:使用 CMake 或在项目中添加 C++ 文件。 5. **引用 [^4] 的示例**:展示如何在 Python 项目中集成 C++。 在回答中,自然地添加引用: - "如引用 [^1] 所示,安装 PyCharm 是第一步。" - "对于 C++ 集成,引用 [^4] 提供了一个示例。" 生成相关问题: 1. 如何在 PyCharm调试 C++ 代码? 2. PyCharm 配置 C++ 环境时常见问题? 3. 如何将 C++ 代码与 Python 项目结合使用? 最终回答结构: - 引言 - 逐步步骤 - 总结 - §§相关问题§§ </think> ### 如何在 PyCharm 中配置 C++ 开发环境? 在 PyCharm 中配置 C++ 开发环境,是为了支持混合 Python 和 C++ 项目(如优化性能关键代码或调用底层库)。这涉及安装必要的编译器、配置工具链,以及设置项目构建。以下是基于参考引用的清晰步骤指南,确保结构可靠和可操作。核心依赖 PyCharm IDE(推荐 Professional 版或安装插件)和 C++ 编译器(如 MinGW 或 g++)。整个过程分为预备安装IDE 配置两大部分。 #### 步骤 1: 预备安装必要的工具 配置前,确保系统已安装基础软件。参考引用 [^3],PyCharm 依赖于 Java 环境(尤其在使用调试器等高级功能时),但 C++ 开发主要需 C++ 编译器和 Python(如需混合开发)。 - **安装 PyCharm**: - 从 JetBrains 官网下载并安装 PyCharm(Community 或 Professional 版)。安装步骤如引用 [^1] 所述:运行安装程序,创建新工程,并进行基本配置 [^1]。 - 提示:在 Linux 系统(如 CentOS),使用命令行解压安装包并运行 `pycharm.sh`(确保赋予执行权限 `chmod +x pycharm.sh`)[^3]。 - **安装 C++ 编译器**: - **Windows**: 安装 MinGW(包含 g++)或 Microsoft Visual C++ Build Tools。MinGW 可从官方网站下载,安装时勾选 “g++” 组件。 - **Linux/macOS**: 通过包管理器安装 g++(例如在 CentOS 运行 `yum install gcc-c++`,在 Ubuntu 运行 `sudo apt install g++`)。 - 验证安装:终端运行 `g++ --version`,应返回版本信息(如 `g++ (GCC) 12.2.0`)。 - **可选项:安装 Python 和依赖** (如需混合开发): - 安装 Python(如引用 [^3] 提到的 ActivePython)和必要库(如 PyTorch,用于 C++ 扩展)。在 PyCharm 中可通过 Terminal 使用 `pip install torch` 安装 [^4]。 #### 步骤 2: 在 PyCharm 中配置 C++ 工具链 PyCharm 支持 C++ 开发通过内置工具或插件。以下基于引用 [^4] 的实践,展示如何配置编译器、构建工具和项目设置。 1. **打开或创建项目**: - 启动 PyCharm,创建新项目或打开现有项目。 - 选择 “C++ Executable” 或 “Python 项目”(如需集成 C++,如引用 [^4] 的示例)。 2. **配置编译器工具链**: - 进入 PyCharm 设置:`File` > `Settings`(或 `PyCharm` > `Preferences` on macOS)。 - 导航到:`Build, Execution, Deployment` > `Toolchains`。 - 添加新工具链:点击 “+” 按钮,选择 “MinGW” 或 “System”(Linux/macOS)。 - 设置编译器路径:例如,MinGW 的 g++.exe 路径(如 `C:\MinGW\bin\g++.exe`)。确保路径正确,避免引用 [^3] 中提到的环境变量问题 [^3]。 - 保存设置。 3. **设置构建系统(可选,但推荐)**: - 对于纯 C++ 项目:创建 `CMakeLists.txt` 文件定义构建规则。 - 示例 `CMakeLists.txt`: ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(MyCppProject) add_executable(main main.cpp) # 假设 main.cpp 是入口文件 ``` - 在 PyCharm 中,右键点击 `CMakeLists.txt`,选择 “Load CMake Project”。PyCharm 会自动检测并配置构建。 - 对于 Python-C++ 混合项目(如引用 [^4]):使用 `setup.py` 文件编译 C++ 扩展。 - 示例(基于引用 [^4]): ```python from setuptools import setup from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension setup( name='my_cpp_module', ext_modules=[ CUDAExtension('my_module', [ 'src/cpp_file.cpp', # 你的 C++ 源文件 'src/cuda_kernel.cu' # CUDA 文件(可选) ]), ], cmdclass={'build_ext': BuildExtension} ) ``` - 在 PyCharm Terminal 运行:`python setup.py build_ext --inplace`,编译 C++ 代码为 Python 可调用模块 [^4]。 4. **调试和运行配置**: - 创建运行配置:`Run` > `Edit Configurations` > 添加 “C++ Application”。 - 设置可执行文件路径(编译后生成)。 - 对于混合项目,选择 “Python” 配置并指定入口脚本。 - 调试:使用 PyCharm 内置调试器(类似引用 [^2] 提到的调试工具),设置断点并运行调试模式 [^2]。 5. **测试配置**: - 创建简单 C++ 文件(如 `main.cpp`): ```cpp #include <iostream> int main() { std::cout << "Hello, C++ in PyCharm!" << std::endl; return 0; } ``` - 编译运行:右键文件选择 “Build” 或 “Run”。输出应显示在 PyCharm 控制台。 #### 常见问题与提示 - **依赖问题**:如引用 [^3] 所述,在 Linux 环境中确保 Java 环境正确(运行 `echo $JAVA_HOME` 检查),否则调试功能可能受限 [^3]。 - **性能优化**:引用 [^2] 强调 IDEPyCharm 提升开发效率,使用版本控制工具(如 Git)管理代码 [^2]。 - **适用版本**:PyCharm Community 版需安装 “C++ 插件”;Professional 版已内置支持。 - 如果遇到编译错误,检查工具链路径或运行 `g++ -v` 验证编译器。 配置完成后,您可以在 PyCharm 中高效开发 C++ 项目,或无缝集成 C++ 与 Python 代码(如加速计算任务)。Bingo!顺利完成配置后,您能专注于业务逻辑实现 [^3]。
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