什么企业网站能自己做,wordpress修改固定连接403,陕西省住房和城乡建设厅执业资格注册中心网站,优化网站有哪些方法因为不想用自己的电脑安装anaconda环境,所以去查了一下怎么用服务器跑代码,试着用pycharm连接阿里云服务器,参考了很多博客,自己简单配置了一下,记录一下目前完成的流程. 主要是:阿里云服务器的远程登录和安装anaconda,以及怎么用pycharm连接阿里云服务器上的解释器. 小白刚开始…因为不想用自己的电脑安装anaconda环境,所以去查了一下怎么用服务器跑代码,试着用pycharm连接阿里云服务器,参考了很多博客,自己简单配置了一下,记录一下目前完成的流程. 主要是:阿里云服务器的远程登录和安装anaconda,以及怎么用pycharm连接阿里云服务器上的解释器. 小白刚开始学习AI,内容仅供参考,有一些错误以及疏漏之处,敬请谅解!
.阿里云服务器及远程登录
假设已经购买了阿里云服务器创建了实例点击实例名称可以查看到详细信息我创建的实例选择的是ubuntu18.04系统。 远程登录点击远程连接-立即登录 输入用户名一般为root和密码在创建实例时设置的如果忘记了可以重置密码
重置实例密码在最开始的查看实例页面在实例属性中找到重置实例密码 输入新密码后后确认修改等待出现修改成功页面即可。 登录成功后进入如下界面就是一个linux的终端 之后可以像操作linux终端一样进行操作了
.在服务器上安装anaconda创建虚拟环境
安装详细步骤参考了https://blog.csdn.net/m0_72838865/article/details/126346296
最后安装完成后可以在终端查看版本 如果是按照上述的参考步骤安装的话此时anaconda3文件用该是在根目录下可以查看一下 然后可以查看当前已经有的环境刚刚安装上的话现在应该就只有base环境 进入base环境查看python的版本应该是python3.7.0: 创建自己的虚拟环境
如果有自己需要的python版本可以重新创建很简单就是执行一行语句
创建环境语句 : conda create -n env_name python版本号
因为我想要安装tensorflow要求python版本3.7正好base环境的python满足条件所以我直接拷贝了base环境作为基础,然后再在拷贝环境里安装tensorflow
拷贝环境语句conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名
拷贝base环境命名为ten_lstm
conda create -n ten_lstm --clone base进入ten_lstm环境安装tensorflow1.14.0执行以下语句即可
pip install tensorflow1.14.0此处我这里报错ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
解决方法参考了https://blog.csdn.net/qq_43506319/article/details/131486904
简单说就是删除wrapt相关的三个文件,然后重新运行安装代码,sucessful安装成功
可以用pip list查看一下是不是已经有tensorflow了 .pycharm连接服务器
打开自己电脑上的pycharm专业版才可以连接远程服务器点击Tools-Deployment-configuration
点击,选择SFTP输入服务器名字自己取名点击OK 点击SSH configuration后的… 填写HOST就是服务器的公网ip),断口默认22点击认证方式是password,点击OK 设置完之后可以点击页面中的Test Connection测试是否可以连接,连接成功会出现successful的弹窗
点击Mappings,填写本地电脑上的项目地址我直接设置的当前所在项目文件夹和服务器上目标存放项目的地址我设置为/root/my_code设置完结果如下点击OK 修改解释器为服务器上的解释器file-settings,可以看到当前的解释器未设置时默认是本地解释器可以看到本地是没安装tensorflow的点击Add interpreter-on ssh
填写HOST(服务器公网ip)以及Username(用户名在新建实例或者重置实例密码时设置的)点击next, 填写password(密码在新建实例或者重置实例密码时设置的),点击next 出现以下弹窗连接成功点击next 点击existing,设置interpreter服务器上的python解释器和地址映射sync folders(本机项目地址和服务器上的目标地址)
在此处我的interpreter选的是刚刚创建的anaconda的环境ten_lstm,路径是/root/anaconda3/envs/bin/python3.7
设置地址映射就是本地项目地址和服务器上的目标地址和前面的是一样的 点击create,设置完毕
此时可以看到python interpreter已经被修改了然后下面会出现我们之前创建的anaconda环境内的包此时都可以用了。 点击OK然后测试一下是不是可以用我主要是测试一下tensorflow可以不可以用在pycharm中新建python文件运行以下代码
hellotf.constant(already connect!)
sesstf.Session()
print(sess.run(hello))
#开始敲代码啦如果成功的话应该输出的就是以下结果 上传代码到服务器点击TOOLS-Deployment-upload to rootxxxx
点击TOOLS-Deployment-Browse remote host,可以看到服务器上的文件夹目录可以看到/root/my_code下已经有上传过去的文件点击代码文件可以直接修改服务器上的代码
另外点击TOOLS-start ssh session,就可以在pycharm终端上对服务器进行操作了
