由于本机中的环境没有配置好,且为了能与服务器同步,使用Pycharm连接上服务器中conda创建的虚拟python环境,具体步骤图下所示: 1、通过Tools=>Deployment=>Configuration..进入配置界面 2、添加=>Type选择SFTP,然后配置好ip地址,用户名和密码 3、Mappings中的local Path是本地项目的位置,Deployment Path是服务器中的路...
配置Linux服务器的 python 环境 | 本地远程调试 File --> Settings --> Project: --> Project Interpreter --> 如下图: ??? SFTP 同步传输 与服务器项目同步(类似 git ) - File --> Settings --> Build,Execution,Deployment --> Deployment 如下图: ??? 文件修改后,上传到服务器操作如下: 单个文件...
首先选择解释器,点击添加新的解释器,点击on ssh 检测到conda中的test环境 点击Create 成功连接到服务器中docker容器的conda环境。
(4)在控制台切换到相应的虚拟环境就好了 如果conda install 不行就用pip install,如果超时啥的就用镜像源,挂梯子不影响,因为梯子在自己电脑上而不是服务器上。 镜像源举例(清华源):pip install scikit_learn==1.2.1 -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 在右下角可以看到当前使用的解释器: 2 本地...
选择好之前连接的服务器后,点击下一步会自动连接服务器,进入之后点击Interpreter右侧文件夹按钮选择解释器路径,如果服务器安装的是Anaconda的话,路径一般默认在Anaconda/envs/创建的虚拟环境名/python.exe,如果服务器安装的是Miniconda的话,路径一般默认在home/用户名/.conda/envs/创建的虚拟环境名/bin/python3.11。最后...
conda activate yourEnvName 1. 安装代码所需的库 虚拟环境中,可以用pip命令逐个安装库,也可以服务器对应的项目目录下,写一个所需的所有库及其版本号的txt文件,例如下图requirements.txt 之后在终端中cd到requirements.txt对应的目录下,使用命令 pip install -r requirements.txt ...
3.anconda新建环境 所有的操作过程可以直接在终端进行,就跟本地打开的Anaconda Prompt效果一样。 见我另一个博客https://www.jianshu.com/p/1a5b6bcb6149 4.pycharm配置 这个过程就相当于,你用本地的pycharm发送一个执行代码的命令给服务器,然后服务器运行服务器上的代码,把运行的结果再返回给本地。
1.打开设置 2.点击项目解释器,添加Conda环境 3.在解释器中找anaconda3的安装路径,找到python.exe 确定 这样就导入完成了 需要注意的是不同的项目用到的解释器可能不一样,因此新建项目时可以选择想用的解释器 如图: 编辑配置 对该项目的解释器进行选择 到此这篇关于把Anaconda中的环境导入到Pycharm里面的方法步骤的文...
如果使用默认环境,则找到/usr/local/bin/python即可 如果使用conda虚拟环境,则需要找到激活环境后which python返回的路径,如下图所示 设置同步文件夹 按下图所示,将远程路径设置为/home/mist。 如果需要同时部署多个项目,建议提前在服务器上新建文件夹,然后将远程路径设置到/home/mist/<文件夹名> ...