pycharm配置远程服务器并解决cudnn运行时与编译时版本不匹配的问题

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配置步骤

1 本地新建一工程，并打开

本地工程路径：C:\Users\17600\Desktop\binary_classification

2 填写服务器信息并进行本地与远程的映射

3 在pycharm中展示服务器文件

4 本地与服务器文件的互传

5 配置远程解释器

如果使用的是pyenv创建的虚拟环境，则路径是：

/home/用户名/.pyenv/versions/python版本(3.6.7)/envs/虚拟环境名称(env3.6)/bin/python"

此时运行文件使用的就是远程的解释器

6 使用远程gpu时可能遇到的问题解决

问题：

Loaded runtime CuDNN library: 7.3.0 but source was compiled with: 7.4.2. 即cudnn运行时版本和编译时版本不一致

解决：

  • 服务器端，运行vim ~/.bashrc打开.bashrc文件，添加以下代码：
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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
  • pycharm中配置同样信息：