步骤1: 安装 Docker 如果你尚未安装 Docker,可以参考 [Docker 官网]( 进行安装。完成后,确保 Docker 服务已经启动。 步骤2: 在 PyCharm 中配置 Docker 打开PyCharm,在主界面上,选择File -> Settings (或 Preferences)。 找到Project: <你的项目名> -> Python Interpreter选项。 点击右上角的齿轮图标,选择Add...
3.进入File/settings/Project/Python Interpreter,点击解释器的设置按钮,增加新的解释器 4.在弹出的Add Python Interpreter页面中选择SSH Interpreter,再选择Existing environment,选择刚才设置的SSH地址 5.在弹出页面中填入docker中的Interpreter地址。默认为/usr/bin/python,也可以是别的地址,如果docker内使用anaconda装的三...
在Python解释器设置页面,点击右上角的齿轮图标,选择"Add"。 在弹出的对话框中,选择"System Interpreter",然后点击"OK"。 在解释器路径一栏,输入以下命令来指定docker-compose的路径: 代码语言:txt 复制 docker-compose run --rm [服务名称] [Python解释器路径] 其中,[服务名称]是在docker-compose.yml文件中定义的...
1)File-> Settings ->Build,Execution,Deployment->Docker; Connect to Docker daemon with:选择unix socket 2)File->Settings-> Project-> Python Interpreter->Add ->Dokcer-> ImageName:选择镜像名 3)Run->Edit Configuration 配置Environment variables,Python InterpreterkWorking directory,Docker container settings...
连接Docker成功后,选择“Image name”,这里选择我们刚打好的Docker镜像python_env,“Python interpreter path”为容器中的Python路径,我们这里输入“/usr/local/Python-3.7.0/python”,如下图所示: 选择docker镜像 点击“OK”键,等待一会儿,然后弹出的界面如下:...
设置python interpreter 选择已有的server configuration 配置信息 再把本地的code，deployment关联docker ...
1.启动容器命令docker run --gpus='"device=1"' -v /home/xj/mmlab_code/:/workspace/ -…
不要使用docker 的 python interpreter, 不能安装新包 推荐在 docker 中配置 ssh server,使用 ssh interpreter image.png 一些问题 新安装的包 pycharm 不能识别时,右下角切换 python 解释器来触发包的重新扫描 image.png 使用systemd 作为容器的启动 entrypoint, 而不是用 bash 启动, 因为默认安装的 sshd 是由...
1. 配置Python Interpreter 2. 配置run 设置docker容器启动参数: 到这里就所有配置可以了,可以在pycharm调试代码了。 note:不管是第一种还是第二种方法,在pycharm连接容器跑代码,在代码中所有有关路径都要写绝对路径,要不然会运行代码时会报错找不到文件或文件夹。
连接Docker成功后,选择“Image name”,这里选择我们刚打好的Docker镜像python_env,“Python interpreter path”为容器中的Python路径,我们这里输入“/usr/local/Python-3.7.0/python”,如下图所示: 点击“OK”键,等待一会儿,然后弹出的界面如下: 出现该图表示连接Docker镜像成功,同时能看到该Python环境安装的第三方...