如果說自己的電腦性能不好，跑不了一些大型代碼，比如使用深度學習等，這個時候就要用到學校實驗室或者公司里服務(wù)器專門的gpu來跑代碼！
pycharm: 自己本地電腦安裝，它就是一個比較方便的編輯器寫python代碼而已。（牛人用記事本都可以寫）
anaconda：安裝到服務(wù)器上面，因為是在服務(wù)器上跑代碼，所以python解釋器肯定要在服務(wù)器上。
代碼： 放到服務(wù)器上。
1.本地安裝pycharm
見我另一個博客http://www.itdecent.cn/p/1a5b6bcb6149
2.服務(wù)器安裝anaconda
轉(zhuǎn)載別人博客https://blog.csdn.net/stephen_curry300/article/details/110086293
最重要的一點，一定要記住anaconda的安裝路徑?。ㄒ驗槟愫竺孢x解釋器的時候要到這個安裝目錄里面找）
3.anconda新建環(huán)境
所有的操作過程可以直接在終端進行，就跟本地打開的Anaconda Prompt效果一樣。
見我另一個博客http://www.itdecent.cn/p/1a5b6bcb6149
4.pycharm配置
這個過程就相當于，你用本地的pycharm發(fā)送一個執(zhí)行代碼的命令給服務(wù)器，然后服務(wù)器運行服務(wù)器上的代碼，把運行的結(jié)果再返回給本地。
本地的代碼和服務(wù)器的代碼是兩套代碼，你用pycharm修改的是本地的代碼，之后需要上傳到服務(wù)器上，服務(wù)器運行的是服務(wù)器上的代碼。
所以配置需要配置兩個東西，一個是配置服務(wù)器的python解釋器，一個是將本地的項目和服務(wù)器的項目對應(yīng)起來（便于將本地修改好的代碼上傳到相應(yīng)的位置）。
（1）先將自己電腦和服務(wù)器連接
點擊導航欄File -> settings... 搜索SSH Configurations，將自己服務(wù)器的信息填上，這個操作執(zhí)行一次就可以，以后就再也不用執(zhí)行了。
（2）將代碼上傳到服務(wù)器上
windows用戶可以使用xftp軟件來完成
（3）配置服務(wù)器上的python解釋器
點擊導航欄File -> settings... -> Project:項目名 -> Python Interpreter。
下面選擇SSH configuration的時候就選剛剛配置好的那個，
下面這里選擇你服務(wù)器上安裝的anacond里面的python解釋器，注意linux上面不是你環(huán)境下面的python.exe程序，而是bin文件下下面的python文件。
（4）將本地項目與服務(wù)器項目對應(yīng)起來
打開一個項目之后，點擊導航欄Tools -> Deployment ->configuration...
里面就會有第（3）步生成的一個東西，
之后點擊導航欄Tools -> Deployment -> Browse Remote Host,就會打開一個選項卡，看到服務(wù)器上對應(yīng)項目的信息了。
之后可以在本地新建一個文件，如果你打開導航欄Tools -> Deployment->Automatic Upload (Always)選項，勾選之后修改的文件會自動上傳到服務(wù)器，
否則需要手動上傳：
5.測試
可以看到是使用的服務(wù)器上的python跑的，跑的也是服務(wù)器上的代碼，只是把結(jié)果返回給了本地。
