前言
因为深度学习算法的流行，目前很多算法的运行都需要在GPU上运行，因为Deep Learning是一项数据驱动的技术，训练的时候需要大量的数据支撑，所以，要想快速的完成基于深度神经网络模型的训练模型，一般是要在GPU上跑的。一般，穷人是买不起大容量的GPU的，都会借助于实验室或者公司的服务器，这就会遇到在本地编码，远程服务器运行的问题，这篇博客就是来解决这样的问题。
准备
我本地使用的Python编辑器是pycharm，另外，肯定需要有服务器的支撑。
连接
首先在本地建立要编码的project，比如建立一个普通package，或者建立一个Python package，或者是别人已经写好的代码；然后用pycharm打开这个文件，如下：
然后 Tool---Deployment--Configuration 进入配置页面，这里点击+号，添加一个新的SETP远程链接。
然后在跳出的输入框内，输入你想定义的服务器的名字（随便设置）。设置完之后，就会进入如下页面，注意，画横线的地方是需要你填写的！Host:填写要连接服务器的IP地址，Port：是对应的端口号，一般就是22. User Name:是你要登入的服务器的用户名，比如，你在服务器上有自己独立的用户，那就填写你这个用户名，如果是root用户，填写root就可以，一般情况下不会是root！PassWord:就是该用户对应的登录密码了！注意！save password处打?，这样就不用每次链接都要重新输入密码了！
这个页面配置完成之后，再进入到Mapping页面,如下所示，在这个页面，需要配置好本地到服务器的对应路径，一般情况下，我会对应到服务器上同名文件路径上。点击ok完成，完成这一步，连接的过程基本就结束了，非常简单对不对~
接下来，我们可以进行一个简单的配置， Tool---Deployment--Options，重新配置如下划线两处。第一处代表，可以允许在服务器上建立空文件路径，第二处代表，当在本地执行保存操作的时候，会把保存后的修改同步到服务器上。 点击OK完成修改配置。
接下来，我们可以测试一下，连接是否成功。Tools---Start SSH Session，并选择我们刚刚配置好的链接服务器名，如下
如果整个过程，配置没有错误，我们就会进入到如下图所示！这样我们就可以在本地修改文件，在这启动成功的服务器下进行调试了！值得注意的是，到此步，我们只能通过如下命令行的形式进行调试，相对直接使用pycharm工具调试来说，还是不太方便，所以，如果我们想通过pycharm直接在远程服务器上调试，那么还需要进行Pycharm的project Interpreter配置。 如果，你不喜欢使用命令行调试，那么请继续下面的操作！
配置 Project Interpreter
请进入到如下页面，Windows和MAC应该是不同的，MAC下是通过Pycharm---Preference进入
右面，project Interpreter 点击小齿轮，选择Add
然后，选择SSH Interpreter
选择：existing sever configuration，找到我们刚刚建立好的远程服务名称，然后点击’Next’
进入到如下页面之后，有两处信息是可以选择的，一个是Interpreter，就是我们想在远程服务器上哪个python执行我们代码。另一个就是同步对应的文件路径，这里和之前Mapping操作时是一致的。点击旁边的文件夹图标，进行配置。
进入到如下页面之后，和之前的Mapping操作对应的文件路径保持一致即可。然后点击Finish完成！
你就会看到如下Interpreter处已经配置好了！接下来让我们测试一下！
我们找一个可执行的Python文件，直接点解pycharm上的执行图标（绿色小三角），我们就可以看Run页面的执行结果。我们可以到如下图所示，第一行里面显示的内容，就表示我们在本地，使用我们配置好的远程服务器，来运行的是远程服务器对应路径下的文件。注意看下图的红色框内容。
到这里，恭喜你，就全部完成了！
后记
我们配置完Project Interpreter的时候，我们再回过头看一下，Tools---Start SSH Session，会发现，多了一个选择，这个就是我们刚刚配置的project Interpreter的配置，无论我们选择哪一个，都会成功进入到远程服务器的命令行。目前，我还没有仔细去探究，这两个选择有什么不同，如果有知道的小伙伴可以留言告诉我哦~