前情回顧
前面我們為大家介紹了
虛拟隔離 | Python虛拟環境
工具賦能｜Python環境搭建
第 2 章
Python開發環境搭建 2.5 Pycharm遠端連接配接伺服器2.5.1 下載下傳Pycharm專業版
讀者可以在官網使用校園郵箱注冊，在安裝過程中使用注冊的賬号進行登入，就可以免費使用Pycharm專業版，如圖 2.15所示。
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
圖 2.15 Pycharm下載下傳頁面
2.5.2 Pycharm連接配接虛拟環境
(1) File ----> setting ----> SSH Interpreter, 輸入伺服器的ip與使用者名，點選next，如圖 2.16所示。
圖 2.16連接配接虛拟環境
(2) 正确填寫密碼，單擊“Next”按鈕，如圖 2.17所示。
圖 2.17密碼填寫
(3) 輸入密碼成功後，選擇剛剛建立好的虛拟環境，點選OK即可連接配接虛拟環境，如圖 2.18所示。
圖 2.18選擇虛拟環境
(4) 配置本地代碼與伺服器同步目錄, Tools ----> Deployment ----> con-figuration，如圖 2.19所示。
圖 2.19配置代碼同步目錄
(5) 選擇剛剛建立好的SSH Interpreter，并選擇伺服器同步路徑即可，此時便可同步本地與伺服器之間的代碼了，如圖 2.20所示。
圖 2.20選擇SSH Interpreter
2.5.3使用screen進行任務管理
當程式運作時間較長時,我們在目前Linux視窗直接運作程式，程式或許會因為網絡問題異常終止。我們可以使用screen來解決本地突然離線的問題，因為screen相當于建立一個背景視窗在伺服器，本地連接配接中斷并不會影響正在運作的程式。我們在指令行敲入screen –ls指令，效果如圖 2.21所示。
1. # 常用的screen指令2. screen –S name # 建立一個視窗 3. screen –ls # 檢視目前已經建立的視窗 4. screen –d –r name # 回到名字為name的視窗 5. screen –X –S name quit # 關閉名字為name的視窗 圖 2.21 screen –ls 示意圖
最後，讀者在使用深度學習架構跑模型時需要指定GPU，否則程式将會把所有GPU都占了，嚴重影響他人使用GPU。
1. # Python指定GPU代碼 2. gpu_id = 4 3. os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(gpu_id) 2.6 小結
這一章主要介紹了Python開發環境的搭建和常見工具及指令的使用，目的是讓讀者在學習深度學習之前，先掌握操作深度學習的工具，因為人類能力的加成均來源于工具。是以，雖然該章節相對繁瑣，但讀者們也需耐心閱讀，力求掌握。
下一期，我們将繼續介紹第四章
門控循環單元
敬請期待~
關注我的微信公衆号~不定期更新相關專業知識~
内容 |阿力阿哩哩
編輯 | 阿璃
點個“在看”，作者高産似那啥~