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现在机器学习可谓是最火热的一门学科,很多程序猿们或多或少的都有接触过这方面的经历。如果你对这领域还算有些了解的话,肯定知道模型的训练,是机器学习中最耗时,也是最关键的地方。模型的好坏,将直接决定最终的应用效果。

如果拿自己普通的电脑配置来训练模型的话,效率会很低,而且限于电脑配置,也不一定能跑出来。很多大型的模型,往往需要训练几天,甚至几个星期的时间,这是我们普通电脑配置远远达不到的。所以一个好的办法,就是通过将代码以及训练数据上传至一个大型的高配置的服务器上,然后让其代为训练,这样可以大大缩短训练的时间,提升工作效率。

个人觉得Pycharm还是很好用的,这个软件提供了一种很方便的上传代码的方法,让我们可以很轻松的将代码上传至远程服务器端。

Step 1  配置远程服务器的终端以及代码上传的地址

Tools-->Deployment-->Configuration     

Type选择SFTP,然后依次配置 IP地址  端口  用户名  账号

选择代码上传的地址

Step 2  将本地代码和服务器上代码绑定在一起,即本地代码修改后,只要按保存键(ctrl + s)就可以同步更新远程服务器上的代码

Tools-->Deployment-->Options





Step3  选择要上传的工程文件

找到工程文件名,右键选择Deployment-->Upload to......


Step 4  打开对比识图,查看远程服务器上的文件

Tools-->Deployment-->Browse Remote Host  即可打开远程服务器的窗口


在下个博客中,我会介绍如何使用终端模拟器 Xshell,以及训练模型时需要用到的一些常规的命令。感兴趣的同学们,可以点击以下链接  点击打开链接

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