pycharm远程使用GPU服务器实现深度学习

pycharm深度学习远程使用GPU服务器实现

1首先在gpu服务器上配置ssh服务,

本实验室在centos上实现的ssh服务,可以参考该链接centos7配置/启用ssh服务
其他系统请自行百度

2配置完ssh服务后,在本地pycharm上配置远程服务器。

参考以下链接PyCharm实现高效远程调试代码

参考链接

上述两个链接:
centos7配置/启用ssh服务:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_30526593/article/details/94971373
PyCharm实现高效远程调试代码:https://www.cnblogs.com/xuegqcto/p/8621689.html

### 配置PyCharm实现远程连接到具有GPU服务器 #### 设置SSH连接 为了使PyCharm能与远程服务器通信,在创建新项目前需先定义好SSH链接。通过`File -> Settings -> Build, Execution, Deployment -> Deployment`路径进入部署选项卡,点击加号按钮添加新的SFTP连接并填写必要的主机名、用户名以及私钥位置等信息来完成配置[^3]。 一旦确认无误后保存设置,此时应该可以在弹窗里看到成功的连接提示消息表示PyCharm已顺利连通目标机器。 #### 创建基于远程解释器的新项目 接下来要指定Python解析器的位置以便让IDE知道执行环境是在远端而非本地计算机内。这一步骤可通过`New Project...`对话框中的`Interpreter`下拉菜单选择`Add Remote...`来进行操作;或是对于已有项目的场景,则前往`Settings/Preferences | Project: <project name> | Python Interpreter`页面按下齿轮图标选取同样的命令[^4]。 在此之后会打开一个窗口让用户输入SSH详情(如果之前未设定的话),紧接着挑选安装于Linux发行版上的Python版本作为默认解译器。值得注意的是,这里所选的Python应当具备访问CUDA库的能力从而支持后续可能涉及到的深度学习框架调用需求。 #### 启动带有特定设备ID的应用程序 最后,在准备就绪的情况下编写训练脚本时可以利用环境变量控制可用硬件资源。例如想要仅限单个GPU工作可采用如下指令: ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python my_file.py ``` 而多张显卡协同作业则相应调整参数值为逗号分隔列表形式: ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" python my_file.py ``` 以上方法允许开发者灵活调配计算节点内部的不同物理核心参与模型拟合过程[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值