pycharm专业版 使用ssh连接 docker容器

在网上找了一些资料，实现在windows下使用 pycharm软件， 远程使用 （运行在ubuntu18.04的服务器上 ）docker 容器内部的python解释器。

该死的tensorflow 和pytorch 两个框架， torch支持cuda10.1、tensorflow 又不支持cuda10.1 。不知道是不是英伟达公司，为了显卡的销量，故意这样做，鄙视！！！

 

 

docker 容器介绍：cuda10.0   tensorflow-gpu==1.15    python3.6

可以自己拉下试一试：  docker pull  tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu-py3-jupyter
1.在远程的ubuntu服务器端，启动并进入容器，安装 vim、openssh-server

• 启动容器：　　docker run -it   --gpus all   -p 2226:22  --name tf-gpu1.15   tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu-py3-jupyter  /bin/bash

　　--gpus all             : 容器里面使用gpu

      -p 2226:22           : 服务器的2226端口(可以自己任意设置)，映射到容器的22端口

   　    -it                     ：   交互式终端

      --name  tf-gpu15  :    容器命名

　　

• 进入容器：　　　　　　docker exec -it tf-gpu1.15  /bin/bash         

•  安装vim、openssh　　　　　　
  

　　容器默认是root启动，所以不要加sudo,如果增加了用户，运行下面的命令就要加sudo

　　更新安装源：　     　   apt update   &&  apt upgrade -y 

　　安装openssh:               apt install openssh-server -y

　　安装vim编辑器：　　  apt install vim -y

 

 

2 .修改ssh配置文件

　　打开配置文件：  vim /etc/ssh/sshd_config

        设置root 可连接权限　　

    　

 　　  设置监听22端口

          

 

3. 开启 sshd服务

　　开启服务： /etc/init.d/ssh start         或者   service ssh start (下同)

　　重启服务： /etc/init.d/ssh restart   

　　结束服务： /etc/init.d/ssh  stop

4. 设置连接密码

　　命令：passwd       输入两次密码后成功设置密码

5. 上面的操作搞定了以后，可以使用docker commit生成新的镜像，以防不小心删掉了容器，又得把上面得步骤重来一遍。(这一步可选)

　　docker  commit  -m   "提交的说明信息"  -a   "更新的用户信息"    容器名     生成的镜像名：标号

　 

容器里面的ssh设置完以后，下面的操作是在windows下设置pycharm软件，以用于连接容器里面的python解释器

 

6. 点击   文件  ->  设置，第一步：选择python解释器，第二步：点击梅花标志按钮，再点击  添加

 

 

8、选择SSH解释器， 

　　第一步：填写主机   192.168.1.13  

       第二步：端口  2226 （注意是服务器的2226端口，该端口已经映射到容器的22端口）

       第三步：用户名    我的容器是用 root运行的，

 然后再下一步：

 

9.输入密码

 10.  第一步 ，把容器内的python解释器位置写上

        第二步： 点击修改服务器上目录

        第三步：修改Remote Path 就是容器内的 工作目录

     在点击确定，完成。

 

完成上面的步骤以后，会把Windows上的文件上传到 容器内的指定目录。

现在，我们就可以Windows下面  跑代码了。大功告成，我用双手成就你的梦想~~来自召唤师峡谷的李青