pycharm+Docker+GPU配置

### 如何在 PyCharm 中设置和使用 Docker 作为远程解释器或服务器 #### 配置前提条件 为了成功配置 PyCharm 使用 Docker 作为远程解释器或服务器，需确保满足以下先决条件[^2]： - 已安装并正确配置 Docker。 - 远程服务器已启用 SSH 登录功能，并能够通过网络访问。 - 如果涉及 GPU 资源，则需要确认 Docker 支持 GPU 加速，并已在容器中正确配置[^1]。 #### 添加 Docker 解释器 在 PyCharm 中添加 Docker 作为 Python 解释器的过程如下： - 打开 **Settings** 或 **Preferences** 对话框（具体路径为 `File -> Settings` 或 `PyCharm -> Preferences`）。 - 导航至 `Project: <your_project_name> -> Python Interpreter`。 - 点击齿轮图标，选择 `Add...`。 - 在弹出窗口中选择左侧的 `Docker` 图标，表示要基于 Docker 创建新的解释器环境。 - 输入 Docker 的主机地址以及认证信息（如适用）。对于本地 Docker，默认可以留空；而对于远程服务器上的 Docker 实例，则需要提供完整的连接字符串，例如 `tcp://<remote_host>:2375`[^4]。 #### 设置项目依赖于 Docker 容器中的 Python 版本 当选择了 Docker 类型后，可以选择具体的镜像名称或者创建一个新的自定义镜像来构建解释器环境。例如，如果目标是利用带有 CUDA 和 cuDNN 支持的 PyTorch 环境，可指定官方提供的镜像名 `pytorch/pytorch:<version>-cuda<cuda_version>-cudnn<cu_version>-runtime`[^3]。 #### 启动支持 GPU 的 Docker 容器实例 针对深度学习场景下的 GPU 训练需求，可以通过命令行预先启动一个具备 GPU 功能的支持 SSH 登陆的服务端口映射好的容器实例: ```bash docker run -itd \ --shm-size=8G \ -p 8089:22 \ --name="pgf_train" \ --gpus all \ -v /host/path/to/project:/container/path/to/workspace \ pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-runtime /bin/bash ``` 此脚本片段展示了如何运行具有共享内存大小调整、SSH服务暴露给外部客户端接入权限授予全部可用图形处理器单元(GPU)，并将宿主机目录挂载到容器内部工作区位置的操作方法。 完成上述操作之后，在 PyCharm 内部就可以无缝切换至此定制化环境下执行程序逻辑测试与优化流程了。 ---