Pycharm远程连接GPU服务器

最新推荐文章于 2025-07-16 20:25:17 发布
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本文介绍了如何使用PyCharm专业版远程连接到GPU服务器，包括配置服务器连接、设置远程Python解释器、配置CUDA环境以及调试和测试。通过这种方法，可以方便地在本地编写和调试代码，同时直接在服务器上运行，省去了手动同步和使用vim的繁琐步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

工欲善其事，必先利其器。
很多童鞋都是在本地编写和调试代码，然后再将代码通过某种方式传到服务器上，用vim修修改改然后运行。先不说本地和服务器手工维护和同步两份代码劳心劳肺，若不是对vim编辑文件得心应手也自然会费时费力。因此，强烈推荐写python的同学用pycharm远程链接远程服务器，下面具体讲讲如何连接。

首先，说明，想要pycharm链接远程服务器，必须是professional版本的pycharm！
然后，说明，pycharm也可以链接服务器上的虚拟环境的！

一、配置链接远程服务器

1.配置服务器IP，地址

如下图，点击configuration
image_1d1d0ec0lnes1b6v18gh1fqb1o6f9.png-260.3kB

点击“+”，新建sftp
image_1d1d0hmibpcm1o02bps1sb8vgrm.png-23.3kB

填写相关内容
image_1d1d0msepaar1jcf1fq01pgc171i13.png-104.2kB

2. 配置mapping：本地与远程的路径

点击右边的mapping，填写期望同步的本地路径与远程服务器路径

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Pycharm远程连接GPU（内容：下载安装Pycharm、GPU租借、配置SSH、将代码同步到镜像、命令行操控远程镜像、配置远程GPU解释器）
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
07-03 2298
上面的命令中 -p是端口的意思。点击apply 然后点击ok。使用服务器的解释器运行成功。envs里面放的是虚拟环境。选择一个点击立即租卡。
pycharm远程连接gpu服务器调试代码
dyk2013的博客
01-19 2492
Pycharm连接GPU服务器常见问题同步项目并且连接远程python解释器转见下面链接运行服务器上tensorflow-gpu版本会出现报错情况 同步项目并且连接远程python解释器转见下面链接 https://blog.youkuaiyun.com/five3/article/details/78615589 运行服务器上tensorflow-gpu版本会出现报错情况 永久解决办法: 打开设置选项...
pycharm用ssh远程连接gpu服务器跑代码
qq_39972370的博客
10-16 3003
学校老师提供了gpu服务器给学生使用，这里记录一下用gpu跑代码的过程。
Pycharm连接远程服务器并创建环境教程
最新发布
m0_63283334的博客
07-16 746
本文详细介绍了使用PyCharm专业版连接远程服务器并配置conda虚拟环境的完整流程。主要内容包括：1）下载PyCharm专业版（社区版无SSH功能）；2）通过SSH连接服务器并创建conda虚拟环境（包括Anaconda安装和环境配置）；3）在PyCharm中配置SSH连接并关联远程conda环境；4）使用PyCharm终端操作远程服务器。文中提供了具体命令和界面截图，特别强调了使用conda而非virtualenv的重要性，以及如何实现本地与服务器的文件同步。该教程适合首次使用PyCharm连接服务器
pycharm连接远程GPU
lyy的博客
02-03 989
目录租服务器设置IDE与服务器的连接设置Xftp添加解释器推荐好的借鉴博客 租服务器 首先你需要有GPU服务器，因为价格原因，我选择极链AI云：https://cloud.videojj.com/ 给优惠券，提供pyTorch等深度学习框架，选择python版本，cuda版本。 然后租用GPU服务器就好了。 设置IDE与服务器的连接 这一部分网上资料很多，不说了。 设置Xftp 喜欢用Xftp的可以用这个连接上，然后把自己的数据集传上去。 不用传代码，代码可以在IDE里右键upload上去。 添
Pycharm远程连接GPU服务器跑深度学习准备工作
qq_41174671的博客
03-19 2769
pycharm远程使用服务器连接，跑深度学习
使用pycharm连接远程GPU训练神经网络模型（超详细！）
weixin_64388392的博客
11-30 8010
傻瓜式教程——使用pycharm连接远程GPU训练神经网络模型
Pycharm链接远程服务器GPU跑深度学习模型
weixin_43752269的博客
05-07 3076
注：使用远程服务器运行代码时，服务器上一定要有项目代码、数据，只在自己电脑本地有是不行的。点击加号，在右侧填写远程服务器的HOST IP地址，User name ，password，填写完毕后点击Test connection，弹出连接成功即可，表明连接到远程服务器了。使用服务器前，确保服务器是开着的，如果需要往服务器上下载东西，比如安装Python包等，需要确保服务器已经联网，否则安装环境包时会出错，无法访问地址。点击＋，选择SFTP，输入服务器名称(随意)，点击OK，就创建好了。
最详细Pycharm远程代码调试配置方案【针对GPU集群】
大侠isme
11-13 2179
由于学校的深度学习任务都是上传的学校的GPU集群上运行，因此可视化和调试程序就变的十分麻烦，几经辗转、终于找到了解决方案，即通过ssh隧道的方式，用Pycharm通过跳板机连接内网服务器。现在此总结一下。目前我们学校的集群结构是一个三级结构，如果你们也是，那下面的方法多半是可以用的。
pycharm远程连接服务器，同步代码，使用GPU
yinmengtingjoy的博客
01-06 8591
用了很久的spyder，一直有一些问题，体验感不是很好： 1.自动提示功能不齐全，有时甚至失效 2.不能直接本地代码同步到服务器（网上介绍的一种方法我尝试失败....） 3.要使用远程服务器的GPU，本地的代码通过xshell上传到服务器之后还要修改一些文件路径（数据），操作太麻烦 网上了解了一下，发现pycharm在与服务器同步的功能上比较强大，决定弃用spyder了。 自己摸索了很久...
Pycharm通过ssh远程连接GPU服务器（本地使用pycharm使用服务器资源训练
qq_36136196的博客
07-09 662
Pycharm通过ssh远程连接GPU服务器训练深度学习代码(在本地使用pycharm使用服务器资源训练） 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/259683970?utm_source=wechat_session
[转]如何远程连接运行OpenGL/Cuda 等GPU程序
weixin_30699741的博客
04-11 3094
发现一篇神文，解决了困扰许久的远程桌面OpenGL/GPU 等问题。。。 原地址在这：http://www.tanglei.name/how-to-run-gpu-programs-using-remote-connection/ 有时候往往需要通过远程桌面连接进行coding工作，像一般的比如web之类的可能不需要GPU等支持的coding工作直接用windows远程桌面连接编码...
GPU的租用Pycharm连接远程GPU服务器跑深度学习
zzqingyun的博客
06-28 9132
注册后进入控制台，在我的实例菜单下，点击租用新实例
【Jetbrains全家桶】PyCharm专业版连接gpu服务器（Deployment与Remote Development）【inscode、autodl、deepln】
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
02-13 1813
本文介绍了PyCharm专业版连接gpu服务器，包括Deployment（“看”：服务器不下载PyCharm）与Remote Development（“用”：服务器下载PyCharm）
Pycharm与GPU远程服务器互联，并进行上传/下载/对比本地和服务器端代码异同
律己且好学，才能保证不坠入愤世嫉俗之列。
04-19 3697
Pycharm的功能真的很强大，在上面调试代码真的很友好啊，但是呢，跑深度学习的代码肯定要在GPU跑吧，那怎办呢，总不能每次都要把项目代码copy到服务器吧，然后本地调试，再copy？那不是很傻吗，别急，Pycharm早就帮你想到了 1.搭建远程服务器连接 打开你要在GPU上跑的项目，然后在Pycharm的菜单栏中选择Tools–>Deployment–>Configuration,然...
GPU服务器的环境配置，pycharm与GPU服务器连接教程
sjjg129的博客
08-06 4712
说明：第一次接触GPU服务器，从GUP的环境配置到连接pycharm,最后跑通代码。这其中必然踩了坑，饶了路。希望此博客能让跟我一样的小白，少踩雷，少绕路。
Linux下使用容器配置nvidia，cuda，cudann，tensorflow-gpu，以及pycharm远程连接服务器
qq_40305923的博客
11-14 1084
这里指的是不安装cuda安装包中自带的显卡驱动，如果有驱动且版本对的上就可以取消。1.在主机终端输入nvidia-smi，查看服务器支持的cuda版本，这里显示最高可支持11.4版本的CUDA，然后根据下表tensorflow版本和cuda，cudnn的对应关系。这里需要查询下刚刚创建好的容器ID，在主机下运行以下命令可以显示所有状态的容器，然后我们根据显示表格内容中的容器名称找到对应的容器ID即可：如下图。3.至此，我们完成了CUDA的安装操作，但是需要进一步配置对应的环境变量。
（2022.4）如何使用PyCharm连接GPU服务器运行代码（极其适合初学者）
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weixin_42496865的博客
04-19 1万+
使用PyCharm专业版连接服务器，使用远程计算资源，轻松运行自己的代码，光速计算，过程详细友好。
云GPU服务器部署及pycharm远程连接
pengxiang1998的博客
01-19 3061
我们在之前使用CoLab来运行项目，但其存在时长限制问题所以并不是很理想，今天博主发现腾讯云服务目前在搞活动，比较实惠，便买了一台来体验一下。直接搜索gpu服务器租用即可找到。
pycharm远程连接gpu
01-21
### 配置 PyCharm 实现远程连接 GPU 开发和调试 #### 一、准备环境 为了使 PyCharm 能够顺利连接并利用远程服务器上的 GPU 进行开发与调试工作，需先确认目标机器已安装好必要的软件包以及驱动程序。这通常意味着要在 Linux 或 Windows Server 上部署 TensorFlow-GPU 版本或其他支持 CUDA 的框架，并确保 NVIDIA 显卡驱动正常运作。 #### 二、设置 SSH 访问权限 建立安全外壳 (SSH) 协议来访问远程主机是必不可少的第一步。通过配置无密码登录机制可以简化后续操作流程。具体做法是在本地计算机生成一对密钥对并将公钥复制到远端服务器相应用户的 `~/.ssh/authorized_keys` 文件内[^1]。 #### 三、同步项目至远程服务器 借助于 PyCharm 自带的功能或是第三方工具如 rsync 来保持本地仓库同线上实例之间的数据一致性非常重要。这样不仅有助于减少网络传输量还能提高工作效率。当涉及到大型模型训练时尤为明显[^2]。 #### 四、添加远程 Python 解释器 进入 IDE 设置页面找到 Project Interpreter 选项卡点击右侧齿轮图标选择 Add 。此时会弹出一个新的窗口允许用户挑选不同的方式加载外部解析引擎；对于当前场景而言应该选取 “Remote Host” 类型接着按照提示输入 IP 地址、用户名等相关信息完成关联过程[^4]。 ```bash # 如果需要指定特定版本的Python解释器路径可以在命令行中查看可用列表 conda info --envs ``` #### 五、验证 Tensorflow 是否能够识别 GPU 设备 一旦上述准备工作全部就绪就可以编写一段简单的测试脚本来检验整个系统的连通性和兼容性状况了： ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ``` 如果一切正常的话这段代码将会输出所检测到的实际物理显卡数量证明已经成功启用了硬件加速功能[^5]。 #### 六、优化性能表现 考虑到多张图形处理器协同工作的可能性，在实际应用过程中可以通过调整环境变量的方式灵活控制参与运算的具体单元组合形式从而达到最佳效果: ```python os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1" ``` 此段语句的作用在于仅让编号为0号位和1号位两张显卡参与到本次任务当中去[^3]。
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