如果说自己的电脑性能不好，跑不了一些大型代码，比如使用深度学习等，这个时候就要用到学校实验室或者公司里服务器专门的gpu来跑代码！

pycharm: 自己本地电脑安装，它就是一个比较方便的编辑器写python代码而已。（牛人用记事本都可以写）
anaconda：安装到服务器上面，因为是在服务器上跑代码，所以python解释器肯定要在服务器上。
代码： 放到服务器上。

1.本地安装pycharm

见我另一个博客https://www.jianshu.com/p/1a5b6bcb6149

2.服务器安装anaconda

转载别人博客https://blog.csdn.net/stephen_curry300/article/details/110086293
最重要的一点，一定要记住anaconda的安装路径！（因为你后面选解释器的时候要到这个安装目录里面找）

3.anconda新建环境

所有的操作过程可以直接在终端进行，就跟本地打开的Anaconda Prompt效果一样。
见我另一个博客https://www.jianshu.com/p/1a5b6bcb6149

4.pycharm配置

这个过程就相当于，你用本地的pycharm发送一个执行代码的命令给服务器，然后服务器运行服务器上的代码，把运行的结果再返回给本地。
本地的代码和服务器的代码是两套代码，你用pycharm修改的是本地的代码，之后需要上传到服务器上，服务器运行的是服务器上的代码。
所以配置需要配置两个东西，一个是配置服务器的python解释器，一个是将本地的项目和服务器的项目对应起来（便于将本地修改好的代码上传到相应的位置）。

（1）先将自己电脑和服务器连接

点击导航栏File -> settings... 搜索SSH Configurations，将自己服务器的信息填上，这个操作执行一次就可以，以后就再也不用执行了。

使用密码连接

或者使用RSA密钥连接

（2）将代码上传到服务器上

windows用户可以使用xftp软件来完成

（3）配置服务器上的python解释器

点击导航栏File -> settings... -> Project:项目名 -> Python Interpreter。

下面这里选择你服务器上安装的anacond里面的python解释器，注意linux上面不是你环境下面的python.exe程序，而是bin文件下下面的python文件。

（4）将本地项目与服务器项目对应起来

打开一个项目之后，点击导航栏Tools -> Deployment ->configuration...

里面就会有第（3）步生成的一个东西，

之后点击导航栏Tools -> Deployment -> Browse Remote Host,就会打开一个选项卡，看到服务器上对应项目的信息了。

之后可以在本地新建一个文件，如果你打开导航栏Tools -> Deployment->Automatic Upload (Always)选项，勾选之后修改的文件会自动上传到服务器，
否则需要手动上传：

手动上传

5.测试

可以看到是使用的服务器上的python跑的，跑的也是服务器上的代码，只是把结果返回给了本地。