Pycharm 怎么连接远程服务器使用

最新推荐文章于 2025-04-14 23:30:20 发布
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分类专栏： 技术 文章标签： pycharm 云服务器
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Pycharm 怎么连接远程服务器使用

1. 首先确认pycharm 是什么版本

pycharm专业版才能连接远程服务器使用，社区版不能够使用。

2. pycharm连接流程

  • 第一步 打开pycharm进入界面，找到工具栏中 Tools 点击进入

  • 在这里插入图片描述

  • 第二步 找到 Deployment 点击进入

  • 在这里插入图片描述

  • 第三步 点击 Configuration… 进入

  • 在这里插入图片描述

  • 第四步 点击左上角的 + 创建新的 SFTP (远程传输协议)

  • 在这里插入图片描述

  • 第五步 创建新的 server name 这个随意填写

  • 在这里插入图片描述

  • 第六步 点击 … 进入建立新的链接路径
    -在这里插入图片描述

  • 第七步 点击 + 新建路径

  • 在这里插入图片描述

  • 第八步 设置 服务器IP，用户名，密码 等内容 最后测试连接一下 出现 successfully connected! 表示创建连成功。

  • 在这里插入图片描述

  • 第九步 返回SSH configuration : 配置 继续测试连接 并配置pycharm本地的文件夹

在这里插入图片描述

  • 第十步 配置pycharm 中的python解释器，要用服务器中的python解释版本
  • 在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 第十一步 配置 本地文件存储自动同步到服务器上文件夹中
  • 在这里插入图片描述
本地Pycharm连接远程服务器详细配置过程（直接在本地使用服务器显卡，很棒）
NorthSmile的博客
09-21 3万+
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。
PyCharm连接远程服务器配置的全过程
互联网架构小马的博客
08-26 2690
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。
Pycharm远程连接服务器配置详解
Summer的博客
04-10 3080
以上是本地windows和服务器是在一个局域网的情况下的连接，可以使用这种方式来实现远程开发。那如果服务器和本地windows不在一个局域网内呢？
pycharm连接远程服务器
热门推荐
maoliminmaomao的博客
07-09 1万+
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.点Edit Configurations2.这里可以选择用哪个python解释器3.最后可以跑个代码。
pycharm专业版连接远程服务器
最新发布
m0_74413554的博客
04-14 389
而且还要在这里激活虚拟环境，那为什么起初选python解释器的时候还要选对应虚拟环境中的python解释器呢？但是由于连接的是登录节点，不是计算节点，所以这里运行其实是在登录节点上运行的。就可以看到远程主机的文件内容了（在这里你还可以进行文件的删除添加等操作）然后下面那个同步文件夹，就是为了方便本地和服务器的文件同步的。文件->设置->python解释器->添加解释器->基于SSH。（1）这里的从此处下载指的是把文件从远程服务器下载到本地。点击创建->应用->确定 ，这样就连接上远程服务器了。
Pycharm远程链接服务器
zhouwenyuan1015的博客
05-08 1万+
下载pycharm 和激活组件 查看我自己上传的安装包和激活组件 配置环境 1）可以配置多个版本
PyCharm连接远程服务器及配置解释器（配图手把手教）
weixin_57383443的博客
11-13 1万+
点击Tools→Deployment→Configuration由于在社区版的PyCharm中没有找到Configuration，所以这里使用的是专业版。
pycharm中连接远程服务器
weixin_44719529的博客
03-11 1252
主要是使用pycharm连接远程的服务器，使用服务器中的python interpreter，因为网上的blog乱七八糟，所以自己写一个教程，方便之后重复使用。之后按照下面图片标注进行填充。
Pycharm连接远程服务器并实现远程调试的实现
01-02
当需要远程办公时，使用pycharm远程连接服务器时必要的。 PyCharm提供两种远程调试(Remote Debugging)的方式: 配置远程的解释器（remote interpreter） 配置Python调试服务器（Python Debug Server） 本篇文章主要...
PyCharm连接远程服务器
fengxiaolu311的博客
12-14 2204
选择SSH解释器，选中前面设置的服务器连接，然后点击 Next。设置服务器上的Python解释器路径，和项目之间的路径映射。远程服务器ip地址 Host、端口Port、用户名、密码。如果无法自动上传，可以手动将本地项目上传到服务器（点击。点击 浏览远程主机，可在本地看到远程服务器的文件目录。通过调出服务器的文件目录，来验证是否连接成功。1、查询服务器中的 Python解释器路径。2、建立SSH连接，选择文件传输协议。3、设置服务器名（可以随意命名）拉取服务器上的代码同步到本地。4、配置 SSH连接。
Pycharm远程连接服务器
weixin_45607635的博客
11-05 8520
1.点击Tools -> Deployment -> Configuration，进行远程连接配置。 2.点击“+”新增一个SFTP类型的连接。 点击后会弹出如下界面，随便取一个名字即可。 3.配置ssh连接，页面中有Connection（设置ssh连接参数）、Mappings（设置本地文件夹到服务器文件夹的映射）、Excluded Paths（不用管）三个面板，首先在Connection面板中点击下图中的“⋯\cdots⋯”，新建一个ssh连接。 点击“⋯\cdots⋯”后会出现下图页面
使用PyCharm连接远程服务器
NICHOLAS_zzzz的博客
07-19 1700
动机 昨天（2020-7-18）在跑GAN的时候，因为实在不能忍受游戏本的风扇声音，就想把代码跑到服务器上。但是原来通过xftp传文件比较麻烦，并且又涉及到项目迁移（解释器、包不匹配）等问题，因此就想通过PyCharm直接连接服务器，并利用服务器的python解释器来简化这一问题，故编写本文。 详细流程 1.创建PyCharm项目 2.连接远程服务器 a)Tools -> Deployment -> Configration b)通过SFTP协议（服务器支持）连接远程服务器 需要配置Con
PyCharm连接远程服务器详细教程
qq_58158950的博客
06-12 156
PyCharm连接远程服务器详细教程-优快云博客
PyCharm连接服务器 - 2
自己在学习过程中的总结
01-13 3055
PyCharm连接服务器-2；1.如何连接服务器？2.如何在终端窗口打开SSH连接？3.Terminal终端出现中文乱码的解决办法？4.如何查看远程服务器的树目录结构？5.如何配置代码同步？6.如何为项目配置远程服务器中的python解释器？ 【注】该连接服务器的方法适用于代码在我们的本地，我们可以直接利用pycharm上传代码到服务器，或者直接使用服务器的环境跑我们的实验。
【pycharm】 连接远程的方法
2201_76032270的博客
08-28 2423
pycharm配置远程/pycharm连接远程服务器/python远程连接
IDE之pycharm：专业版本连接远程服务器代码，并配置远程python环境解释器（亲测OK）。
冯安晨
08-11 5672
IDE之pycharm：专业版本连接远程服务器代码，并配置远程python环境解释器（亲测OK）。
[PyCharm] 如何设置连接服务器
日渐头秃
02-02 1259
主要分为两个部分，配置服务器，和配置服务器中Python的运行环境（前提是服务器中有） 配置服务器 首先打开设置。 如图 根据蓝色指示，选到Deployment栏，选到SFTP（我用的是这个） 根据红色框部分，填写服务器IP地址+端口 根据黄色框部分，填写用户名+密码 然后是映射。就是把本地的某个文件映射到服务器上，很棒的呦qwq 配置服务器中Python的运行环境 ...
pycharm连接远程服务器使用服务器显卡
02-21
### 配置PyCharm连接远程服务器并使用GPU 为了使 PyCharm 能够连接到远程服务器并利用其 GPU 资源，需完成几个重要设置。确保本地机器已安装 Professional 版本的 PyCharm，因为此版本支持远程解释器配置。 #### 设置SSH访问权限 首先，在目标远程服务器上创建 SSH 密钥对，并将公钥添加至服务器上的 `~/.ssh/authorized_keys` 文件中，以便实现无密码登录[^1]。 #### 安装必要的软件包 在远程服务器端，确认已经安装了 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 库，这些工具对于 Python 的深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）至关重要。此外，还需确保远程主机上有合适的驱动程序来支持所使用的 GPU 设备。 #### 创建虚拟环境 建议在远程服务器上通过 Anaconda 或者 virtualenv 工具建立一个新的 Python 虚拟环境，专门用于项目开发。这有助于管理依赖关系并将不同项目的库隔离开来。 #### 在PyCharm中配置远程解释器 打开 PyCharm 并进入 **Settings/Preferences | Project: <project_name> | Python Interpreter** 页面；点击齿轮图标旁边的加号 (+)，选择 "Add..." -> "SSH Interpreter" 来指定新的远程解释器路径。输入相应的 IP 地址、用户名以及私钥文件位置以完成身份验证过程。之后可以选择之前创建好的虚拟环境中对应的 Python 解释器作为默认选项。 ```bash # 远程服务器命令行示例：创建新虚拟环境 (假设使用virtualenv) $ python3 -m venv /path/to/new/virtual/environment ``` #### 测试GPU可用性 一旦成功设置了远程解释器，可以在 PyCharm 中编写一段简单的测试脚本来验证是否能够正常调用 GPU： ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ``` 如果一切顺利的话，上述代码应该会返回大于零的结果，表示至少有一个可工作的 GPU 可供应用程序使用。
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