淘宝网站首页怎么做,建设网站交流,科技项目的类型有,wordpress置顶插件未经允许#xff0c;本文不得转载#xff0c;vx#xff1a;837007389 文章目录 step1#xff1a;下载专业版本的pycharmstep2 配置自动同步文件夹#xff0c;即远程的工程文件和本地同步2.1 Tools - Deployment - configuration2.2 设置同步文件夹2.3 同步服务器…未经允许本文不得转载vx837007389 文章目录 step1下载专业版本的pycharmstep2 配置自动同步文件夹即远程的工程文件和本地同步2.1 Tools - Deployment - configuration2.2 设置同步文件夹2.3 同步服务器上代码到本地2.3 设置代码同步Tools-Deploment-Automatic Upload Always step3 配置解释器3.1 一般可以直接debug3.2 pytorch的分布式训练 可以直接跑但是不能debug3.3 pytorch的分布式训练 可以debug step1下载专业版本的pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html 首先你需要有个专业版本的pycharm。什么ji huo 码可以私我或者样例可以看这里链接。 https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/17577621.html 略
step2 配置自动同步文件夹即远程的工程文件和本地同步
我现在代码在远程服务器上。所以需要把远程服务器代码和我本地一个新建文件夹同步。 新建文件夹remote_0724_new并用pycharm打开最新版本的pycharm2023.1.4打开空文件夹会自动新建一个main.py文件了。
2.1 Tools - Deployment - configuration
点左上角“”选择SFTP随便命名一个server“port_30975”
输入远程服务器ip用户名密码端口号并测试是否链接成功
2.2 设置同步文件夹 最右边的Excluded Paths是不需要同步的文件夹比如数据文件夹等不需要同步。
2.3 同步服务器上代码到本地
这里打开多级设置还不好截图了只能手机拍照了。这里在文件夹上面右击如下 最下面的File Transfer会显示传输日志信息
代码就同步过来了。
2.3 设置代码同步Tools-Deploment-Automatic Upload Always
就是你pycharm本地修改的代码自动也在服务器上修改 这里图上下面Browse Remote Host点开可以在侧边栏显示远程服务器的文件目录也可以直接在侧边栏打开 代码同步功能需要自己测试一下比如就在pycharm修改代码看远程服务器上面代码有没有自己同步过来。
在最下面栏Terminal然后^可以打开远程的终端可以vim查看代码是否同步过来了。
step3 配置解释器
3.1 一般可以直接debug
File - Settings-Project-Python interpreter-Add interpreter-On SSH 输入密码端口号用户等信息然后next然后第4步project director and python 这里我设置的是第二个system interpreter我远程环境就是直接用的系统目录下的python的没有用conda虚拟环境。 设置python的路径可以在远程环境下which python看看用的哪里的python sync folders还是设置的之前的本地和远程的同步文件夹 这里理论上可以运行debug远程服务器上代码了但是我这个比较特殊是运行的pyorch的分布式训练的代码。运行的指令是
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node1 main.py直接点运行会报错
/usr/bin/python /code_src_debug/main.py
./logs/testFile /_src_debug/src/data.py, line 807, in compile_datatrain_sampler DistributedSampler(traindata)File /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/utils/data/distributed.py, line 65, in __init__num_replicas dist.get_world_size()File /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py, line 625, in get_world_sizereturn _get_group_size(group)File /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py, line 220, in _get_group_size_check_default_pg()File /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py, line 211, in _check_default_pgDefault process group is not initialized
AssertionError: Default process group is not initializedProcess finished with exit code 1
这里需要格外的关注pycharm第一行给我们实际运行的指令
/usr/bin/python /code_src_debug/main.py 3.2 pytorch的分布式训练 可以直接跑但是不能debug
可以看到pycharm实际运行的指令少了分布式的那些指令python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node1 main.py所以加上 Run -Edit Configurations…在Interpreter optiins:这栏填写-m torch.distributed.launch --nproc_per_node1 点运行按钮可以直接运行跑了 这回pycharm给出的运行指令是
/usr/bin/python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node1 /code_src_debug/main.py
./logs/test3.3 pytorch的分布式训练 可以debug
按照上面3.2debug运行报错
/usr/bin/python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node1 /root/.pycharm_helpers/pydev/pydevd.py --multiprocess --qt-supportauto --client localhost --port 60888 --file /code_src_debug/main.py
Traceback (most recent call last):File /root/.pycharm_helpers/pydev/pydevd.py, line 2016, in mainsetup process_command_line(sys.argv)File /root/.pycharm_helpers/pydev/_pydevd_bundle/pydevd_command_line_handling.py, line 146, in process_command_lineraise ValueError(Unexpected option: argv[i])
ValueError: Unexpected option: --local_rank0
Usage:pydevd.py --port N [(--client hostname) | --server] --file executable [file_options]
Traceback (most recent call last):File /usr/lib/python3.6/runpy.py, line 193, in _run_module_as_main__main__, mod_spec)File /usr/lib/python3.6/runpy.py, line 85, in _run_codeexec(code, run_globals)File /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/launch.py, line 260, in modulemain()File /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/launch.py, line 256, in maincmdcmd)
subprocess.CalledProcessError: Command [/usr/bin/python, -u, /root/.pycharm_helpers/pydev/pydevd.py, --local_rank0, --multiprocess, --qt-supportauto, --client, localhost, --port, 60888, --file, /code_src_debug/main.py ] returned non-zero exit status 1.Process finished with exit code 1分析: 可以看到现在debug模式pycharm给出的运行指令不一样了
/usr/bin/python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node1 /root/.pycharm_helpers/pydev/pydevd.py --multiprocess --qt-supportauto --client localhost --port 60888 --file /code_src_debug/main.py 经过一系列折腾终于可以了此处省略万字 然后可以看到pycharm给出的debug的运行指令
/usr/bin/python /root/.pycharm_helpers/pydev/pydevd.py --multiprocess --qt-supportauto --client localhost --port 50009 --file /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/distributed/launch.py --nproc_per_node1 main.py
Connected to pydev debugger (build 231.9225.15)
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