java ssh連接配接遠端伺服器_使用PyCharm通過SSH連接配接遠端GPU伺服器

準備階段

1. Professional 版的 PyCharm

   因為隻有 Professional 版的才有 ssh interpreter 功能。 下載下傳位址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows我下載下傳下來是 pycharm-professional-2018.1.4.exe

2. 激活 PyCharm

【2020.03.30測試可用：值南針：Jetbrains系列産品2019.3.3及以下版本最新激活方法】

1. 确認伺服器的tensorflow 調用GPU 跑tf 程式沒問題。
2. 準備好 SSH的username and password

配置階段

1. 配置并選擇python遠端解釋器。

   1. 打開PyCharm,瞎建立一個test項目 -> File -> Settings -> Project Interpreter -> 點選齒輪 -> Add..

      -> SSH Interpreter -> 輸入 host+port, ssh的username -> ssh的password

   2. 填上Interpreter,也就是伺服器端配好的python解釋器。可能是長這樣

      /usr/...../python3.6

      ; 修改Sync folders, 也就是項目檔案夾同步到伺服器端的指定檔案夾。建議建立一個，預設值會同步到一個奇怪的路徑。。
   3. 回到PyCharm的Project Interpreter, 標明剛才配置的解釋器。

1. 跑一個tensorflow的GPU測試程式，輸出兩個True就是OK啦~

import tensorflow as tf

a = tf.test.is_built_with_cuda()  # 判斷CUDA是否可以用

b = tf.test.is_gpu_available(
    cuda_only=False,
    min_cuda_compute_capability=None
)                                  # 判斷GPU是否可以用

print(a)
print(b)
           

參考文章：https://blog.csdn.net/qq_28509513/article/details/80638823

給出了配置過程中對應的截圖示範，易于對照了解。

喜聞樂見的踩坑階段

1. 運作最後測試程式時報錯 ：

   ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

   在伺服器上gpu版tf跑得好好的，但是上述環境中跑普通python程式都沒問題，帶上tf就報錯了。 原因：

   PyCharm無法找到伺服器端的CUDA的libcupti.so檔案。

   我們需要手動配置PyCharm的環境變量。

   解決方法： PyCharm的Run -> Edit Configurations.. -> 修改Environment variables -> 增加一項：NAME=

   LD_LIBRARY_PATH

   , Value=

   :/usr/local/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64

   然而即使是将這個環境變量設定到Edit Configurations頁面的Defaults->python的環境變量裡，重新開機PyCharm之後，這個環境變量還是會消失，我也還在找可以一次設定一直使用的設定方法。。 參考文章：

   https://blog.csdn.net/dl_chenbo/article/details/53262230

   給出了圖示，給出了這個解決方法。但是沒提到徹底解決的方法。https://www.v2ex.com/t/355101

   這裡說可能是最初配置tensorflow的時候出的問題..