pycharm连接长途linux服务器上的docker举行深度学习练习

实习过程中由于GPU都在服务器上，编辑代码很麻烦。并且服务器上配置了docker的环境，所以用pycharm连接长途服务器的docker举行深度学习，这样在本地调用长途服务器的GPU和环境，更方便一点，将这个过程记录下来，希望对大家有所帮助。
目次
一、创建映射端口的docker容器
二、配置ssh
三、在pycharm中配置环境

一、创建映射端口的docker容器

首先查看已有的镜像（我自己制作了一个，所以用grep过滤一下）

1. docker images | grep ds

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我选择ds-pytorch作为创建容器的镜像，接下来看看目前所有的相关容器。

1. docker ps -a | grep ds

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开始创建容器

1. docker run -it --name ds-test -p 8028:22 --gpus all -v /home/huangds/project:/project ds-pytorch:1.0 /bin/bash

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这条命令用于启动一个新的 Docker 容器，并设置了多个选项。以下是详细的表明：

• docker run：这是启动一个新容器的根本命令。
  
• -it：
  
  
  
  • -i：让容器分配一个伪TTY，并保持 STDIN 打开。这意味着你可以与容器内的进程举行交互。
    
  • -t：让容器分配一个伪TTY。通常 -i 和 -t 一起使用，以获得交互式 shell 体验。
    
  
  
• --name ds-test：这个选项指定了容器的名称为 ds-test。
  
• -p 8028:22：这个选项用来发布（publish）容器的端口到宿主机上。这里的意思是从容器的端口 22 映射到宿主机的端口 8028。端口 22 通常是 SSH 服务使用的端口，这是为了允许从宿主机访问容器中的 SSH 服务。
  
• --gpus all：这个选项指定了容器可以访问所有可用的 GPU 资源。
  
• -v /home/huangds/project:/project：这个选项用来挂载宿主机的一个目次到容器中。具体来说，它把宿主机上的 /home/huangds/project 目次挂载到容器内的 /project 目次。这使得容器可以访问宿主机上的数据，可以数据共享和恒久化存储。（容器会自动创建/project路径，从图中框起来的路径就可以看出）
  
• ds-pytorch:1.0：这部分指定了底子镜像的名字及其标签（tag）。这里的 ds-pytorch 是镜像的名字，而 1.0 是标签。标签用于区分同一个镜像的差别版本。自己的制作的镜像假如没有指定标签，会表现找不到报错。
  
• /bin/bash：这部分指定了容器启动后实行的第一个命令。在这里，容器启动后会进入一个交互式的 bash shell，允许用户与容器内的环境举行交互。
  

二、配置ssh

在容器中：
更新apt

1. apt update

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下载openssh-server

1. apt install -y openssh-server

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下载安装过程中会出现必要填写的部分，如下图填写亚洲（6）和上海（70）就行。

此时安装完成，必要举行一些配置

1. mkdir /var/run/sshd
2. echo 'root:passwd' | chpasswd  # 这里使用你自己想设置的用户名和密码，但是一定要记住！
3. sed -i 's/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
4. sed 's@session\s*required\s*pam_loginuid.so@session optional pam_loginuid.so@g' -i /etc/pam.d/sshd
5. echo "export VISIBLE=now" >> /etc/profile

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然后重启ssh服务

1. service ssh restart

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• mkdir /var/run/sshd: 创建一个名为 /var/run/sshd 的目次，这是 OpenSSH 服务所需的目次，用于存放一些临时文件。
  
• echo 'root:123456' | chpasswd: 修改 root 用户的密码为 123456。注意，这是一个非常弱的密码，强烈建议使用更安全的密码。
  
• sed -i 's/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config: 编辑 /etc/ssh/sshd_config 配置文件，将 PermitRootLogin prohibit-password 改为 PermitRootLogin yes，允许 root 用户通过 SSH 登录。
  
• sed 's@session\s*required\s*pam_loginuid.so@session optional pam_loginuid.so@g' -i /etc/pam.d/sshd: 编辑 /etc/pam.d/sshd 文件，将 pam_loginuid.so 从 required 改为 optional。这一步是为了允许非交互式 SSH 会话，如通过 SSH 导出文件等操作。
  
• echo 'export VISIBLE=now' > /etc/profile: 添加环境变量 VISIBLE=now 到 /etc/profile 文件。这一步似乎有些奇怪，由于 VISIBLE 变量并不是尺度的 Linux 环境变量。可能是某种自定义的需求，具体作用取决于上下文。
  
• service ssh restart: 重启 SSH 服务，让上述改动生效。
  

在宿主机上（不是服务器的docker里）：
测试新建docker容器中哪个端口转发到了服务器的22端口

1. docker port [your_container_name] 22

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可以看到是8028，跟之前创建容器时的对应上了。

1. ssh root@[your_host_ip] -p 8028

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ssh测试连接时有时间会报错，所以在容器中查看一下ssh的配置文件

1. vim /etc/ssh/sshd_config

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将PermitRootLogin的值从prohibit-password改为yes，X11UseLocalhost设置为no。

之后重新在服务器中ssh连接一下，输入密码就没题目了。

1. ssh root@[your_host_ip] -p 8028

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三、在pycharm中配置环境

选择文件file–>setting设置—>找到python解析器

出现上图就阐明pycharm中的ssh连通了。

要选择体系编译器，然后选择自己的python在哪个目次下，不知道的可以在容器里输入

1. which python

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我的python文件在/opt/conda/bin/python，所以修改如下：

"Sync folders" 表现为 <roject root> -> /dasheng，这意味着 PyCharm 将把本地项目根目次与长途服务器上的 /dasheng 目次举行同步。

出现红色方框中的选项就阐明没题目了，接下来就可以在pycharm中调用服务器里GPU举行练习了。

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