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　　在professional PyCharm的准备阶段使用PyCharm通过SSH连接远程GPU服务器。

　　因为只有专业版才有ssh解释器功能。

　　下载地址：charm/download/# section=windows，http://www.jetbrains.com/py

　　我下载了py charm-professional-2018.1.4.exe。默认激活pycharm即可。

　　如果你学习本教程，你将使用第三种激活方法，因为内部网无法连接到互联网。

　　简单来说就是下载https://pan.Baidu.com/s/1 qji 9 uhaw0x 374 ru 6 h8 dja，把jetbrain crack-2.8-Release-enc . jar放在Pycharm安装目录的\勤奋心锁目录下的D盘根目录下。找到pycharm.exe.vmoptions和pycharm64.exe.vmoptions，以文本格式打开，在两个文件的末尾找到jmoptions。

　　启动PyCharm，选择激活码激活，输入内容激活激活码。thiskraclicenseid-{ license id : 11011 ， licenseeName :微信， asigne name : naked slep license restriction : checkConcurrentUse:false， pheckconcurrentuse 3360 已付至: 2099-110 paid upto 3360 2099-12-31}，{ code :已付至: 2099-12-31 }，{code:WS

　　确保服务器的tensorflow调用GPU运行tf程序没有问题。准备SSH用户名和密码配置阶段的配置，选择python远程解释器。打开PyCharm，补测项目-文件设置-项目解释器-点击齿轮-添加。

　　键入-ssh解释器-hostport。在ssh用户名-ssh密码中填入迭代器。也就是说，这是服务器提供的python解释器。可能很长/usr/usr///python 3.6；更改同步文件夹。这意味着项目文件夹将被同步到服务器端的指定文件夹。建议您创建一个新的。默认值与一个奇怪的路径同步。回到PyCharm的项目解释器，然后选择您刚刚配置的解释器。

　　运行tensorflow的GPU测试程序，输出两个True就可以了。~ ImportTensorFlowasTFA=TF . test . is _ build _ with _ cuda(# cuda确定在b=TF.test.is_GPU_availlar中是否可用

　　3359 blog.csdn.net/QQ _ 28509513/文章/详情/80638823

　　展示了部署过程中相应的截图，比较容易理解。

　　愉快的踩踏阶段注意这里的D:/ 是你的JetbrainsCrack-2.8-release-enc.jar的目录，别错了哈。

　　import error:libcublas . so . 9.0:cannotopensharedobjectfile:nosuchfileordirectory

　　虽然gpu tf在服务器上运行良好，但在上述环境下运行普通python程序没有问题。Tf将报告一个错误。

　　运行最后测试程序时报错

　　PyCharm在服务器端找不到CUDA的libcupti.so文件。

　　您必须手动设置PyCharm环境变量。

　　原因：

　　运行-编辑PyCharm的配置。-修改环境变量NAME=LD_LIBRARY_PATH，value=:/usr/local。

　　但是，如果在Edit Configurations页面上将该环境变量设置为Defaults-python环境变量，它将在PyCharm重新启动时消失。另外，我正在寻找一种方法来设置我一直在使用的设置方法。

　　解决方法：

　　陈波blog.csdn.net/dl 3359号/文章/详情/53262230

　　此解决方案如下所示。但是，并没有提到如何彻底解决。

　　https://www.v2ex.com/t/355101

　　据说tensorflow最初配置的时候可能有问题。我是搬运工。感谢分享https://砖局域网。智Hu.com/p/39232512

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