配置pycharm远程调试的环境(服务器为linux系统)&&服务器上安装tensorflow-gpu及配置cuda环境&&相关问题的解决办法

忘是亡心i 2022-03-08 15:23 376阅读 0赞

实验室现在的白服环境变量配置：

CUDA\_DEVICE\_ORDER = PCI\_BUS\_ID

CUDA\_HOME = /home/liruitong/cuda8

LD\_LIBRARY\_PATH = /home/liruitong/cuda8/lib64

CUDA\_VISIBLE\_DEVICES = 0,1

TF\_CPP\_MIN\_LOG\_LEVEL = 1

本文总共分三部分：

一、配置PyCharm远程调试的环境(服务器为linux系统)  
二、服务器上安装tensorflow-gpu及配置cuda环境，同时改变PyCharm的环境  
三、配置过程中遇到的问题及解决办法

一、配置pycharm远程调试的环境(服务器为linux系统)  
1、设置sftp文件同步   
在PyCharm中打开SFTP配置面板，路径为Tools => Deployment => Configuration:  
1.1填写connection下的所有信息：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70][]  
1.2配置Mappings参数设置，进行本地项目路径和远程服务器项目路径的关联：这里注意，可能是我有管理员权限的原因，按原作者师姐的路径，类似的deployment path写/lrt-vaesemti-pycharm后面会上传不了代码到服务器的准确位置，因此路径要写全。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]  
2、设置远程python interpreter   
PyCharm主界面进入File-Setting-Project-Project Interpreter  
2.1 点击小齿轮选择Add Remote

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

选择ssh的解释器，填写服务器用户信息

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]  
2.2 默认你配置好了sftp，现在只需要选择好Interpreter的路径，默认路径是/usr/bin/python  
注意如果在服务器为自己配置了单独的python环境，记得修改解释器路径。

![Center][]  
2.3 设置Path mapping  
本地项目的路径和远程服务器的路径要填对，后面配置Configurations需要再填一遍

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]  
3、设置Configurations  
在PyCharm中打开Run/Debug Configurations设置面板，路径为Run-Edit Configurations-Python Remote Debug，点击左上角的加号  
3.1 设置Configuration的信息  
Name可以瞎填，Local host name填本机IP，Port可自行填写1002以上的任意数字。  
要设置好Path mappings，路径和设置解释器时候一致。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

5、完成所有步骤后，需要上传代码到远程服务器  
右键具体项目，点击upload to sftp

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]  
二、服务器上安装tensorflow-gpu及配置cuda环境，同时改变PyCharm的环境  
注意：  
实验室服务器已经安装cud及virtualenv，所以接下来的步骤不会有安装cuda和virtualenv步骤，只涉及配置环境变量。  
6、利用virtualenv（虚拟沙盒）创建自己的python环境  
注意每次使用沙盒环境前需使用激活命令。  
6.1 建立自己的独立python环境  
virtualenv --python=python3 yylpython（已建立）  
6.2 激活该环境  
source yylpython/bin/activate 激活  
6.3 退出环境（这步先不做）  
deactivate  
7、服务器安装tensorflow-gpu  
衔接上一步，这时候你已经进入yylpython的环境里，安装最新版本：  
pip install tensorflow-gpu  
8、配置cuda的环境  
在服务器（ubuntu系统）的命令行终端输入以下代码：  
export CUDA\_DEVICE\_ORDER=PCI\_BUS\_ID  
export LD\_LIBRARY\_PATH="$LD\_LIBRARY\_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"  
export CUDA\_HOME=/usr/local/cuda  
export CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0,1  
export TF\_CPP\_MIN\_LOG\_LEVEL=1

![Center 1][]

9、这时你在服务器上配置好tensorflow-gpu和cuda环境，需要在PyCharm里设置好对应的信息  
9.1 改变解释器路径，使用新建立的python环境，而不是默认的usr/bin/python，注意这里需要服务器端已经安装了虚拟环境（见本文第二部分）  
PyCharm主界面进入File-Setting-Project-Project Interpreter，点击小齿轮，点击more  
9.2 把默认的usr/bin/python路径修改成新的yylpython里的路径  
9.3 在PyCharm中打开Run/Debug Configurations设置面板，路径为Run => Edit Configurations，配置cuda的环境变量  
点击Environment variables右边的...添加对应的环境变量：  
CUDA\_DEVICE\_ORDER=PCI\_BUS\_ID  
LD\_LIBRARY\_PATH="$LD\_LIBRARY\_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"  
CUDA\_HOME=/usr/local/cuda  
CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0,1  
TF\_CPP\_MIN\_LOG\_LEVEL=1

![Center 2][]  
3.3.2018 增加  
注意这里要填写才能run，否则是未使用，每次运行一个工程就要修改对应的路径

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xydDM2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]  
三、配置过程中遇到的问题及解决办法  
按一、二步骤则环境安装成功，但在配置过程如果遇到以下问题，可以采取对应的解决办法。  
1、ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory  
这个错误是cudnn未能成功配置。  
1.1 如果确定服务器里已安装好cuDNN v6.0，那么是环境变量配置有问题。  
请查看步骤8，将对应的环境变量仔细观察一遍，尤其是在pycharm里设置环境变量时，多一个空格都会无法识别。  
1.2 如果服务器未安装cuDNN v6.0，需要去官网下载安装包，并在服务器里安装。  
1：对应cuda版本下载cudnn资源：https://developer.nvidia.com/cudnn  
2：cudnn的安装：把文件拷入cuda安装文件的对应位置，建立相应软连接。  
3、解压下载的压缩包：tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz   
4、拷贝并建立软连接  
cd cuda  
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include  
sudo cp -a lib64/libcudnn\* /usr/local/cuda/lib64  
2、ImportError: libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory  
这个问题出现时，表示tensorflow的程序无法正常运行，一般是环境变量配置有误。  
解决办法：  
请查看步骤8，将对应的环境变量仔细观察一遍，LD\_LIBRARY\_PATH的路径填写可能有误。  
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作者：wuliLan   
来源：CSDN   
原文：https://blog.csdn.net/gsch\_12/article/details/78233734   
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