如果您使用 PyCharm、VSCode 等 IDE 工具进行编程，可以通过 SSH 功能，远程使用矩池云的开发环境，为您提供更快更便捷的 GPU 服务哦。

本教程将以 PyCharm 为例，向您讲解如何使用矩池云机器环境。

使用前必读

• 请确保您的 Pycharm 为有 SSH 远程功能的专业版。社区版无远程功能。
• Pycharm 只适合于调试代码。若要进行长时间的训练，请使用 SSH，配合tmux或nohup命令进行，否则训练可能因网络问题或您自行关闭 Pycharm 而中断。
• Pycharm 不适合进行数据集的传输。选择项目时，建议只同步要调试的脚本，不要同步数据集。
• 请您注意，PyCharm 为 Jetbrains 开发的工具，矩池云仅提供接入矩池云的使用教程，IDE 本身的使用问题请联系 PyCharm 官方。

本教程中使用的为 PyCharm 2019.3.1(Professional Edition) 版。

矩池云提供网盘存储服务，您可先将数据集和脚本文件打包上传至网盘，提高上传速度，还能节省费用。

在租用了矩池云 GPU 机器后，您需要在 PyCharm 环境中进行配置以使用矩池云 GPU。

矩池云提供了 Pycharm 2019 插件（内测版）供用户使用，目前支持 Windows 下的 Pycharm Professional 2019.2 和 2019.3 版本。

其他 PyCharm 版本（ Mac 系统下以及 Windows 2017、2018、2020、2019 的其余版本）请使用自行设置远程链接。

在内测期间，欢迎各位用户体验并向我们反馈意见。

新建 PyCharm 项目

如果您已经有本地项目，请先将数据集通过网盘上传至矩池云，在打开的本地项目中仅保留要调试的脚本即可。 例如您的项目为 Dogs_and_cats，项目下有一个 datasets 的数据集目录，和一个 code 的脚本目录。那么打开项目时，仅选择 code 目录即可。datasets 请通过网盘上传。

打开 PyCharm ，新建一个 Python 项目。

点击 Create ，创建项目。

在项目文件夹上点击右键，新建一个 Python 文件。

给 Python 文件起一个名字，例如 test，回车。

在文件中，打一个简单的命令。

print("Hello world!")

至此，我们创建了一个简单项目。

自行设置远程连接

1. 修改 Python 解释器路径

Windows 系统，点击右上角 File - Setting。

如果是 Mac 系统，点击 Pycharm - Preferences。

点击 Project - Project Interpreter 展开，点击后面的设置按钮，选 Add，添加新的 Python 解释器。

在新打开的窗口中，选择 SSH Interpreter。若 PyCharm 版本不一致，需要您选择协议的，请选 SSH 协议。

这里需要填写您租用 GPU 机器的 HOST、端口号和用户名。

HOST（主机名）：hz.matpool.com 或 hz-t2.matpool.com，请以您 SSH 中给定的域名为准。

Port（端口）：矩池云租用记录里 SSH 连接里 -p 后的几位数字，例如 42799，通常是五位数

Username（用户名）：root

点击 Next 进入下一步，会有一个远程连接提示，点击 Yes。

下一步进行授权。在 Password 中填写租用时自定义服务器密码。

下一步填写远程解释器的路径，

/root/miniconda3/envs/myconda/bin/python

若您选择的是 Python2.7_多框架，则镜像路径是：/root/anaconda3/envs/myconda/bin/python

请注意，您还需要修改下面的文件夹路径。PyCharm 的默认路径是 /tmp/PyCharm_project_***，矩池云建议您将其修改到 /mnt 目录下。 因为 /mnt 是默认的网盘挂载目录，网盘不会随着机器释放而清空，可长期保存。

点击文件夹按钮，可修改远程同步文件夹路径。在弹出的窗口中，您可以直接输入，将 Remote Path 修改为 /mnt/PyCharm_Project_1

也可以点击右侧文件夹按钮，手动选择文件夹。该列表为矩池云 GPU 机器上的文件目录，建议您选择 /mnt。

点击 OK ，回到解释器修改页面。点击 Finish 。添加完成后点击 OK 保存。

2. 运行文件

可以在下方的 File Transfer 中看到，文件已经同步到了服务器目录下。

配置后，Pycharm 会自动同步一些工具到远程服务器，会需要一段时间，请耐心等待。

如果在同步完成之前运行文件，可能会运行出错。您可以点击 Pycharm 底部查看报错原因。

右键文件名，待部署完成后，可以点击 Run 运行该文件。

在下方可以看到运行后的结果。

如果你发现文件没有上传，可能是因为页面太久没有操作了，此时可以选择 Tools - Deployment - Upload to，手动同步文件。

同步以后，文件传输 Tab 会提示，文件已经传输完成。

如果你遇到了 Checking Remote Helpers 的报错，

或者在运行时，提示里使用了 pydevconsole，因为 helpers 没有同步完成报错，

可以点击右上角的运行文件名，右键打开 Edit Configurations，

将 Run with Python Console 的勾取消，重新运行即可。

3. 下载远程文件

如果您之前有在矩池云网盘或机器上保存文件，可以下载到本地使用 PyCharm 进行编辑。

先新建一个项目，取名叫 DownloadProject。

点击 Tools-Deployment-Configuration。

点击 Mappings 选项卡。点击 Deployment path 右侧的按钮，选择需下载的远程项目。

选中想要下载的目录，点击 OK 。

设置成功后，点击 Tools - Deployment - Download from 。

会自动下载同步文件夹里的内容。

可以看到下载日志，左侧项目中，远程的项目已经下载到了新建的本地项目中。

点击可查看文件。您可以开始在本地进行编写和运行。

4. 修改配置文件

若您再次租用了一台矩池云机器，机器和端口发生了变化，而 Pycharm 中的项目不变时，那么只要修改 Pycharm 的配置即可继续使用。

点击 Tools ，选择 Deployment - Configuration

修改 HOST 和 PORT 为您新租用机器的主机名和端口号即可。Root Path 保持为空即可，不要自动填充，可能会导致同步路径出错。

为了避免混淆，您可修改该链接名称为矩池云，以便下次使用。右键点击左侧列表中的 hz.matpool.com，选择 rename，重命名为矩池云。

Windows 插件使用教程

本插件适用的为 PyCharm 2019.3.1(Professional Edition) 版。其他版本可能存在未知问题，建议您自行开启远程设置。

点击下载矩池云 Pycharm 内测版插件

1. 安装插件

点击 Pycharm 左上角 文件 - 设置，打开设置面板，选择 Plugins，进入插件列表。

在插件列表中，点击右上角，选择 Install plugins from disk。

在列表中，选择刚才下载的插件。

点击确定按钮。重启 Pycharm 即可。

2. 连接远程机器

点击右侧 Matpool Connect Tool 按钮，展开面板。

点击登录，输入矩池云的账号和密码。

登录成功后，选择要连接的机器。该列表中暂时只显示运行中的机器。

右键机器，选择连接。

如果有警告选择确认，然后输入租用时的密码。

输入密码后，会提示自动上传当前本地的 Project。默认上传路径为 /mnt/{Project_Name}。{Project_Name}为您本地项目名。

如果您点击取消，需要手动点击上传和下载按钮。不上传将无法使用远程服务。

3. 运行文件

上传成功后，右键文件名，即可在云端运行当前文件。

如果在本地修改了文件，修改内容会自动同步到远程。

如果没有自动同步，可以在 Tools - Deployment - Automatic Upload 中打开自动同步的开关。

4. 修改同步目录

点击选择，选择远程目录。

点击上传按钮，File Transfer 提示成功后即可。

5. 下载远程文件

如果要运行已经存在网盘或云端的文件，需要先下载到本地。

选择同步目录，然后点击右侧的下载按钮即可。

6. 多台机器

如果您在矩池云上租用了多台机器并且都正在运行，可在右侧列表中进行切换。

右键点击未连接的机器，连接成功后，原连接将被断开。

注意：断开后原文件传输将被终止，正在进行的程序不会停止但可能会没有输出。

使用远程终端

若您想要在 PyCharm 中远程执行 bash 命令，可通过 PyCharm 的 Terminal 工具进行操作。

Terminal 默认连接本地，您可以点击 Tools - Start SSH session ，连接远程服务器。

点击后会出现一个小框，选择 matpool.com 的远程服务。

选择后，PyCharm 下方会新创建一个与矩池云机器连接的 Terminal，您可在该 Terminal 中运行 bash 命令。

如果使用的话可以看一下这个教程《PyCharm 使用矩池云机器教程》。

关于pycharm同步的逻辑

是因为pycharm官方限制，必须每次都要同步数据的，不管你在矩池云上有没有那个一模一样的数据，同意会被覆盖。

你要同步的东西必须要在一个文件夹下，才能完全被同步上去，矩池云网盘目录是 /mnt。

要思考单独上传还是分开上传

如果代码加数据集非常小

这种情况用管其他的，直接参考教程链接就OK，如果是同步到网盘下，那么路径改成/mnt/PyCharm_project_***，因为pycharm会自己映射关系所以直接跑就OK了。

如果数据集有点大了

如果代码加数据集有一些大了，那么建议将数据集单独上传。上传可以参考《矩池云怎么上传文件夹？》。

我这里举例说明一下；

你现在本地有一个代码的文件夹叫PyCharm_project_***，一个数据集的文件夹datasets。

那么你将datasets打包上传到网盘，解压之后会的到一个datasets的文件夹，那么他现在的路径是/mnt/datasets/。

然后你在参照上面一步将你本地的PyCharm_project_***进行同步，那么他在网盘里面也会生成PyCharm_project_***文件夹，路径为/mnt/PyCharm_project_***/。

这个时候如果你想用你上传的数据集，你就要修改一下代码里面的路径。

打比方说在本地win下路径是D:\Windows\datasets，那么将他修改成/mnt/datasets/就OK了。