【visdom可视化】如何连接远程linux系统在本地查看http://localhost:8097

        在运行远程linux系统程序的时候,涉及到可视化通常会使用visdom,但是当你在创建的虚拟环境下输入以下命令启动visdom时,

python -m visdom.server或者visdom

        visdom启动后,系统会提示你可以通过http://localhost:8097进行查看,当你满心欢喜复制到本地浏览器查看,只会看到冰冷的

        博主本人被多次痛击后,在师兄的帮助下解决了这一痛点,接下来就是遇到这个问题的超级有效解决方法!

解决问题第一步:

在远程linux系统输入以下指令启动visdom,

python -m visdom.server或者visdom

解决问题第二步:

在自己的本地(一般都是Windows)使用win+r,打开如下图所示窗口,输入cmd,点击确定,

此时会出现一个命令行窗口,如下图所示

在命令行输入下面的指令,然后就把你的本地浏览器和远程连接起来啦

ssh -L 8097:127.0.0.1:8097 username@xxx.xxx.x.xxx -p 端口号
# username:你的远程账户名称
# xxx.xxx.x.xxx:你的账户的ip
# 端口号:你的账户IP对应的端口号
# 第一个8079是本地端口,第二个8079是远程服务器端口
# 如果远程服务器修改了端口,第二个端口也要进行相应的修改
# 但是在本地端的访问链接还是http://localhost:8097/

解决问题第三步:

在远程把自己的程序运行起来,在本地浏览器访问http://localhost:8097就可以看到图像啦~

【触发任务】

有的童鞋运行起来之后可能会出现蓝屏,即没有导航栏的情况,这里我参考知乎上看到的一篇文章,给出解决方案。(博主本人也是通过这个方法解决的)

出现上文所说的问题猜测是visdom中的static文件不全,重新下载并更新就可以,具体的操作大家看我放在下面的参考链接吧~

经过以上所有的操作,visdom可视化的问题就全部解决啦~

参考文献:

Visdom蓝屏、不自动更新、等待时间无限长的解决方法。 - 知乎 (zhihu.com)

Visdom训练过程可视化_打开visdom怎么跑训练-优快云博客

### 配置 PyCharm 与 Conda 环境 要在 Ubuntu 上将 PyCharm 和 Conda 环境集成,可以通过以下方式实现: #### 设置 Conda 环境路径 确保已正确安装 Anaconda 或 Miniconda,并将其添加到系统的 PATH 中。如果未完成此操作,可以在 `.bashrc` 文件中添加如下内容[^1]: ```bash export PATH="/home/your_username/anaconda3/bin:$PATH" ``` 保存文件后运行 `source ~/.bashrc` 更新环境变量。 #### 创建新的 Conda 虚拟环境 通过终端创建一个新的虚拟环境用于项目开发。例如: ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 激活该环境: ```bash conda activate myenv ``` #### 安装必要的依赖项 在激活的环境中安装所需的 Python 库。例如,根据引用中的需求可以执行以下命令来安装常用工具库: ```bash pip install ipython scipy numpy==1.23.1 pandas matplotlib yacs pyyaml opencv-python opencv-contrib-python scikit-learn Pillow onnx==1.10.0 onnx-simplifier onnxruntime-gpu==1.10.0 onnxoptimizer tqdm tensorboardX pascal-voc-writer cython visdom ``` 对于特定框架的支持,可以根据具体需求安装 TensorFlow[^4] 或 PyTorch[^3]。 #### 在 PyCharm 中配置 Conda 环境 打开 PyCharm 并导航至项目的设置页面: 1. **新建或导入项目**:选择目标目录作为工作区。 2. 进入菜单栏的 `File -> Settings -> Project: YourProjectName -> Python Interpreter`。 3. 点击齿轮图标并选择 `Add...` 来添加解释器。 4. 在弹出窗口中选择 `Conda Environment`,然后点击右侧的 `Existing environment`。 5. 浏览并指定之前创建的 Conda 环境路径(通常位于 `/home/username/anaconda3/envs/myenv/bin/python`)。 确认无误后应用更改即可使 PyCharm 使用指定的 Conda 环境。 #### 测试配置有效性 为了验证配置是否成功,在 PyCharm 的内置终端或者脚本编辑区内尝试加载某些模块以检测其可用性。比如输入以下代码片段测试 NumPy 是否正常工作: ```python import numpy as np print(np.__version__) ``` 如果一切顺利,则说明集成已完成。 ---
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