使用PyCharm通过SSH连接到远程GPU服务器的准备阶段专业版的PyCharm
因为只有专业版的才具有ssh解释器功能。
下载地址： http://www.jetbrains.com/py charm/download/# section=windows
我下载的是py charm-professional-2018.1.4.exe。 默认情况下激活pycharm就好了
如果您学习本教程，您将使用第三种激活方法，因为内部网无法连接到互联网。
简单地说，下载https://pan.Baidu.com/s/1 QJ i9 uhaw0x 374 rw U6 h8 dja，并将jetbrains crack-2.8-release-enc.jar放在D驱动器根目录中在Pycharm安装目录的勤奋的心形锁目录下，找到pycharm.exe.vmoptions和pycharm64.exe.vmoptions，以文本格式打开，在两个文件的末尾找到jmoptions
启动PyCharm，选择激活码将其激活，输入内容后激活激活码。 thiscracklicenseid-{ ' license id ' : ' 11011 '，' licenseeName':'Wechat '，' asigneename ' : ' naked slep ' licenseRestriction': '，' checkConcurrentUse':false，' pheckconcurrentuse ' 3360 ' paid upto ' : ' 2099-110 ' paidupto'3360'2099-12-31'}、{ ' code ' : ' paid upto ' : ' 2099-12-31 ' }、{'code':'WS { ' code ' : ' paid upto ' : ' 2099-12-31 ' }、{'code':'PS '、' paid upto ' 3360 ' 2099-12-31 }
确保服务器的tensorflow调用GPU运行tf程序没有问题。 准备SSH的用户名称和密码配置阶段的配置，并选择python远程解释器。 打开PyCharm，胡编乱造test项目-文件设置-项目解释器-点击齿轮- Add .
键入-sshInterpreter-hostport。 在ssh的username - ssh的password中填写迭代器。 也就是说，这是服务器端提供的python解释器。 可能很长/usr///python3.6； 更改同步文件夹。 这意味着项目文件夹将同步到服务器端的指定文件夹。 建议您创建一个新的。 默认值同步到奇怪的路径。 返回PyCharm的项目解释器，然后选择刚才配置的解释器。
运行tensorflow的GPU测试程序并输出两个True是OK的。 ~ importtensorflowastfa=TF.test.is _ built _ with _ cuda (# cuda确定在b=TF.test.is_GPU_availlar中是否可用
3359 blog.csdn.net/QQ _ 28509513/article/details/80638823
展示了部署过程中对应的截图，相比之下更容易理解。
可喜的踩坑阶段注意这里的D:/ 是你的JetbrainsCrack-2.8-release-enc.jar的目录，别错了哈。
importerror : libcublas.so.9.0: cannotopensharedobjectfile : nosuchfileordirectory
虽然gpu版tf在服务器上运行得很好，但是在上述环境下运行普通的python程序也没有问题。 带上tf会报告错误。
运行最后测试程序时报错
PyCharm找不到服务器端CUDA的libcupti.so文件。
您必须手动设置PyCharm环境变量。
原因：
PyCharm的run-editconfigurations . -修改环境变量NAME=LD_LIBRARY_PATH，value=:/usr/local
但是，如果将此环境变量设置为Edit Configurations页上的Defaults-python环境变量，则在重新启动PyCharm时，此环境变量将消失。 另外，我在寻找一种可以一次设定一直使用的设定方法的方法。
解决方法：
3359 blog.csdn.net/dl _ chenbo/article/details/53262230
显示了这个解决方法。 但是，没有提到如何彻底解决。
https://www.v2ex.com/t/355101
这里说可能是最初配置tensorflow时发生的问题.我是搬运工。 感谢您分享https://砖局域网. zhi Hu.com/p/39232512