将本地Pycharm项目放到远程Ubuntu服务器上跑

参考https://blog.csdn.net/Ding_xiaofei/article/details/88643947

1. 必备条件

专业版pycharm（社区版没有deployment功能），学生、教室可申请免费专业版
可通过SSH连接的Ubuntu服务器且安装了python解释器

2.原理

如何本地写代码，服务器运行呢？
其实原理还是比较简单的，就是一个ssh同步本地和服务器代码的工程，ide会自动同步你的本地代码到服务器上，同时服务器接受到你的ide运行指令后，就会直接在服务器上运行代码，代码运行结束后，服务器会直接同步结果到你本地的ide上，整个过程就像你在本地跑了一个代码。

3.开始部署并运行测试

需要2步完成，第一步部署本地项目到ubuntu服务器，然后设置远程的python解释器（即ubuntu上安装的python解释器）来编译运行python代码。

1.本地Pycharm项目部署到Ubuntu服务器上

新建一个Pycharm项目，然后tool->Deployment->Configuration:
Add->SFTP
给这个部署方案设置名字

Host：ubuntu IP，Port默认
User name：Ubuntu上的用户名
Root path：这个决定了你映射地址的根目录（同步代码的目录），建议填你用户的home
填写后，选择上方选项卡mapping。
Local path：本地项目路径
Deployment path：注意这里是将本地pycharm项目下的所有文件部署到服务器哪个目录下，不包含pycharm的根项目，所以服务器上的目录名最好与本地一致。映射后的部署项目根目录：/home/tp/pycharm_projects/Deploy2Ubuntu
部署项目到服务器
部署就是将本地项目拷贝到服务器上：

部署后查看下服务器上是否存在：

2.设置远程Python解释器

部署到Ubuntu上的pycharm项目还需要用服务器上的python解释器运行后返回结果。

File->Settings->Project Interpreter。在这里将本地解释器换成服务器上的解释器。

Add->SSH Interpreter
下一步，输入ubuntu用户密码，下一步：
这里我选择的是我自己创建的python虚拟环境，包含了TensorFlow2.0。可以在虚拟经环境下通过which python查看解释器路径:

(tensorflow2) tp@ubuntu16:~$ which python
/home/tp/anaconda3/envs/tensorflow2/bin/python

将路径复制到下面：

设置同步代码的路径，填写存放Pycharm项目的根目录路径：

3.部署并成功设置远程编译器后运行测试

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