最近在學習機器學習的過程中，常常需要將本地寫的代碼傳到GPU服務器中，然后在服務器上運行。之前的做法一直是先在本地寫好代碼，然后通過FileZilla這樣的文件傳輸工具來將寫好的文件傳到服務器，再通過ssh工具遠程連接到服務器，執行相應的python腳本。這樣的方式十分繁瑣，效率很低。今天聽到朋友提到了配置遠程解釋器

使用場景

先說說自己的使用場景，我是在什么情況下，需要將IDE配置成這樣的環境來方便我的工作。

首先，我需要在本地機子上寫python代碼，但是因為是機器學習相關的一些代碼，有時候本機跑可能會很慢，或者根本跑不下來。而此時，我還有一臺可用的服務器，上面配置了相應的python3環境和相應的機器學習庫，比如tensorflow，keras，tflearn等等。因此通常需要將本地寫好的代碼上傳到服務器上，在服務器上運行。由于代碼能力渣渣，所以常常需要反復修改代碼，而直接在服務器上修改代碼不是很方便。因此，我希望可以像下面一樣操作：

配置過程

本機環境

操作系統：win10

IDE：Pycharm

遠程服務器

操作系統：ubuntu14.04

配置了ssh，可以使用ssh進行遠程登陸

配置Deployment

首先，在pycharm的菜單欄依次找到:Tools > Deployment > Configuration.

然后可以看到如下的配置頁面，具體各配置在圖片中說明:

然后打開Deployment的Mapping選項卡：

這樣，Deployment的配置就完成了。這個配置完成了之后，其實是相當于配置了一個ftp工具可以連接到服務器上，從而可以查看和修改服務器上的文件。你可以通過Tools > Deplotment > Browse Remote Host來打開相應的RemoteHost面板，這個面板顯示的就是服務器上的文件，顯示的范圍是你在Deployment中的Connection選項卡下配置的Root path路徑下的文件及文件夾。

你可以直接在RemoteHost面板里雙擊某個文件并且直接進行編輯。雙擊某個文件后你可以看到編輯區域的頂部有一個橫條，并且橫條的右邊有三各按鈕，分別是比較，撤銷和上傳操作。你在這里面編輯文件之后，可以直接點擊上傳按鈕，就會提交到服務器了。但是其實不推薦直接在這里修改代碼，后面的使用流程會說到。

以上的配置，就可以直接在PyCharm里看到服務器上的文件，我感覺就像是直接在IDE里集成了一個FTP傳輸工具。

配置遠程python解釋器

這里主要講的是如何配置遠程python解釋器。

首先，通過File > Settings,打開設置選項卡。

在設置選項卡里，點擊"Project:項目名"這個按鈕，在展開的小項里再點擊Project Interpreter，右邊就會變成Interpreter的配置頁面。