本港台开奖现场直播 j2开奖直播报码现场
当前位置: 新闻频道 > IT新闻 >

wzatv:【组图】教程 | 一步步从零开始:使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境(2)

时间:2017-03-19 02:45来源:报码现场 作者:开奖直播现场 点击:
现在将该密钥复制到你的远程机器,这样你以后连接它时就不用每次都输入密码了。第一次连接的时候你需要使用你远程机器的密码进行认证: ssh-copy-i

现在将该密钥复制到你的远程机器,这样你以后连接它时就不用每次都输入密码了。第一次连接的时候你需要使用你远程机器的密码进行认证:

  ssh-copy-id [remote username here]@[remote Ip here]

通过将以下代码附加到你本地机器上的 config 文件来启用压缩和 X11 转发(对数据绘图有用):

  echo 'ForwardX11 yes' >> ~/.ssh/config

  echo 'Compression yes' >> ~/.ssh/config

用你的笔记本连接你的运程机器,检查一下结果:

  ssh [remote username here]@[remote Ip here]

现在还登录着,你应该禁用你的远程机器上的密码登录(为了安全)。使用你最喜欢的命令行编辑器打开配置文件:

  sudo vim /etc/ssh/sshd_config

然后取消以下 # 行的注释:

  PasswordAuthentication no

在你登录着你的远程机器时重启你的 SSH 服务器(你必须重新验证一次):

  service ssh restart

在你用 SSH 登录着你的远程机器时,你应该要做的最后一件事是找到你的显示器环境变量。后面我们将会用其来 plotting,我通常得到的是 localhost:10.0.

  echo $DISPLAY

  > localhost:10.0

记住这个命令的输出,后面会用到。

PyCharm 中的远程解释器

wzatv:【组图】教程 | 一步步从零开始:使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境

  这部分很有意思,我们如何设置远程解释器(remote interpreter)从而让你能在远程机器上执行脚本呢?首先启动 PyCharm,然后新建一个 Python 项目。

  解释器(Interpreter)

打开 Preferences > Project > Project Interpreter,点击右上角的加点按钮,然后点击 Add remote。

  

wzatv:【组图】教程 | 一步步从零开始:使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境

点击 SSH Credentials 按钮然后输入你的信息。选择 Auth Type 上的 Key pair,然后选择 Private Key file。其路径应该是 /Users/<your username>/.ssh/id_rsa

  

wzatv:【组图】教程 | 一步步从零开始:使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境

  点击 OK > Apply。注意 Project Interpreter 上的 R 表示远程。

  

wzatv:【组图】教程 | 一步步从零开始:使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境

  部署

(责任编辑:本港台直播)
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
------分隔线----------------------------
栏目列表
推荐内容