手把手教你如何使用云平台训练神经网络

先交代一下背景，这两天一直在搞项目，因为自己的电脑显卡是GTX 1050的，显存太小了实在是跑不动，一直都是OOM，于是就开始在网上找云训练平台跑模型了。

1、使用pycharm远程服务器平台

pycharm作为python的IDE功能可以说是十分强大了，他的professional版本具备链接服务器功能。

第一步

首先打开pycharm，点击Tools -> deployment -> configuration...，

在弹出的页面点击右上角的“+”号，选择添加SFTP文件，就会出现下页面

根据你注册服务器的具体信息把Host（IP地址），Port（端口号），Username（用户名）以及登录服务器的Password这几个空都填好，然后点击Autodetect，Root path就会被自动填满。ps：以上的所有信息都只针对你所要启用的服务器。

第二步

之后点击Mappings设置本地文件与服务器的关联路径。完成以上操作后就可以OK退出了。

第三步

打开Remote Host窗口 点击Tools -> Deployment -> Browse Remote Host

在屏幕右边就会弹出远程服务器信息窗口

这样服务器就连接成功了。

2、上传数据

一般来说要训练一个神经网络是要上传包括数据集的一整个文件文件夹，这里不太建议使用pycharm上传文件，在我使用pycharm时要比在终端上使用scp命令上传文件慢很多，至于为什么下面这幅图应该很好理解了。

但是我还是两个方法都介绍一下吧：

1.pycharm上传文件

在连接服务器在上述第二步把本地中你想要和服务器关联起来的文件的绝对地址复制到Local Path中就可以了，但是如果在训练过程中发现有某个文件漏上传了怎么办？其实也很简单，在右边本地的project下右键选中你想要上传的文件，然后Deployment -> upload to就好了。同理下载文件可以直接在Remote Host中选中文件Download就好了。

2.使用scp终端命令上传文件

对于文件夹的上传方式一般的格式：

scp -r -P (端口) +本地文件夹地址+ username@IP: + 服务器目标地址

如下图例子

3 设置环境

具体步骤：settings -> Project Interpreter -> 右边小齿轮（Add）-> SSH Interpreter -> Existing server configuration -> 点击None会出现你已经设定的Remote Host -> 然后'Creat'

然后就可以在服务器中选择找自己想要的环境了。其实就算是有些库没有配备，打开SSH终端用pip来下载也是很快的。 终端打开方式：Tools -> start SSH Session...就可以直接进入到服务器里了。

之后就可以开始训练了。

4.总结

穷人不配深度学习。