PyCharm专业版的下载及安装(破解版)亲测有效
使用PyCharm通过SSH连接远程GPU服务器
准备阶段
- Professional 版的 PyCharm
因为只有 Professional 版的才有 ssh interpreter 功能。
下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
我下载下来是 pycharm-professional-2018.1.4.exe
- 一路默认就好了
- 激活 PyCharm
按照这个教程走的,因为内网机无法上网,用的第3种激活方法。
简单说就是:- 下载 https://pan.baidu.com/s/1qjI9uHaw0x374rwu6H8djA 并将 JetbrainsCrack-2.8-release-enc.jar 放置到 D盘根目录。
- 在 Pycharm安装目录的\bin目录下找到
pycharm.exe.vmoptions
和pycharm64.exe.vmoptions
,以文本格式打开并同时在两个文件最后追加一行-javaagent:D:/JetbrainsCrack-2.8-release-enc.jar
,然后保存,注意这里的D:/ 是你的JetbrainsCrack-2.8-release-enc.jar的目录,别错了哈。
- 启动PyCharm, 选择激活码激活,输入内容激活码激活。
ThisCrackLicenseId-{ "licenseId":"11011", "licenseeName":"Wechat", "assigneeName":"Naked sleep of pig", "assigneeEmail":"1113449881@qq.com", "licenseRestriction":"", "checkConcurrentUse":false, "products":[ {"code":"II","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"DM","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"AC","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"RS0","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"WS","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"DPN","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"RC","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"PS","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"DC","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"RM","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"CL","paidUpTo":"2099-12-31"}, {"code":"PC","paidUpTo":"2099-12-31"} ], "hash":"2911276/0", "gracePeriodDays":7, "autoProlongated":false}
- 确认服务器的tensorflow 调用GPU 跑tf 程序没问题。
- 准备好 SSH的username and password
配置阶段
- 配置并选择python远程解释器。
- 打开PyCharm,瞎创建一个test项目 -> File -> Settings -> Project Interpreter -> 点击齿轮 -> Add..
-> SSH Interpreter -> 输入 host+port, ssh的username -> ssh的password - 填上Interpreter,也就是服务器端配好的python解释器。可能是长这样
/usr/...../python3.6
; 修改Sync folders, 也就是项目文件夹同步到服务器端的指定文件夹。建议新建一个,默认值会同步到一个奇怪的路径。。 - 回到PyCharm的Project Interpreter, 选定刚才配置的解释器。
- 打开PyCharm,瞎创建一个test项目 -> File -> Settings -> Project Interpreter -> 点击齿轮 -> Add..
- 跑一个tensorflow的GPU测试程序,输出两个True就是OK啦~
import tensorflow as tfa = tf.test.is_built_with_cuda() # 判断CUDA是否可以用b = tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False,min_cuda_compute_capability=None
) # 判断GPU是否可以用print(a)
print(b)
参考文章:
https://blog.csdn.net/qq_28509513/article/details/80638823
给出了配置过程中对应的截图演示,易于对照理解。
喜闻乐见的踩坑阶段
- 运行最后测试程序时报错:
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
在服务器上gpu版tf跑得好好的,但是上述环境中跑普通python程序都没问题,带上tf就报错了。
原因:PyCharm无法找到服务器端的CUDA的libcupti.so文件。
我们需要手动配置PyCharm的环境变量。
解决方法:PyCharm的Run -> Edit Configurations.. -> 修改Environment variables -> 增加一项:NAME=
LD_LIBRARY_PATH
, Value=:/usr/local/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
然而即使是将这个环境变量设置到Edit Configurations页面的Defaults->python的环境变量里,重启PyCharm之后,这个环境变量还是会消失,我也还在找可以一次设置一直使用的设置方法。。
参考文章:
https://blog.csdn.net/dl_chenbo/article/details/53262230给出了图示,给出了这个解决方法。但是没提到彻底解决的方法。
https://www.v2ex.com/t/355101这里说可能是最初配置tensorflow的时候出的问题..
我是一个搬运工,感谢知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/39232512的分享
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