在这里我将配置python、tensorflow到指定服务器，前提是需要知道远程服务器提供的ip、port、账号、密码。
1 配置SSH
输入ip、port、账号、密码
2 新建项目
新建你想要的项目名称
在previously configured interpreter右边的‘…’新建SSH Interpreter。
先使用默认的python环境
确认后改一下remote project location
在这里我设置的是/home/chenxuli/pcPyCode/bstTF
3 设置远程连接配置
点一下autodetect，设置自己的根目录
Mappings也改一下
browse remote host可以帮助我们查看远程服务器的状态
4 配置远程服务器的虚拟环境
使用start SSH session
随后弹出的窗口，我们就很熟悉了
随后就是正常的conda创建虚拟环境的方法，文末给出一个参考文献。
//一些常用的方法
//创建虚拟环境
conda create -n tfEnvi python=3.6
//进入虚拟环境
conda activate tfEnvi
//安装tensorflow
pip install tensorflow==2.1.0
虚拟环境会在自己的源目录下，.conda/envs
5 使用虚拟环境
Add…
老样子，SSH Interpreter-〉Existing server configuration，这次Interptreter使用自己创建的环境，还有更改Sync folders。
Apply-》ok。
6 同步代码
在你本地写好代码后，如果你要同步代码。
按下按钮，成功上传至远程服务器。
最后，快乐地运行代码吧！
注意??：后期我发现在添加interpreter的时候，pycharm会自己创建新的deployment，这里再设置一下就好。
参考文献
- https://blog.csdn.net/yeler082/article/details/83818771
- https://taorui.blog.csdn.net/article/details/96881118