pycharm调试docker容器内 docker pycharm python环境搭建

本文目录一览：

• 1、Window端Autogluon环境(Pycharm+Docker)搭建教程
• 2、pycharm远程连接docker容器
• 3、pycharm如何连接远程服务器的docker容器进行运行和调试代码(一)_百度...
• 4、Pycharm使用云服务器中docker容器的conda环境
• 5、pycharm通过ssh访问服务器docker

Window端Autogluon环境(Pycharm+Docker)搭建教程

1、从主机端测试连接至容器的端口，通过SSH访问容器，并使用设置的密码进行验证。在Pycharm中配置远程Docker Python环境：在Pycharm中新建SFTP服务器，并配置主机连接参数。设置映射路径，即本地路径与容器内路径的对应关系。配置Python远程解释器，选择容器内的Python解释器。

2、接下来，在Pycharm中配置远程Docker Python环境，包括新建SFTP服务器、配置主机连接参数、设置映射路径以及Python远程解释器的配置。配置完成后，等待Pycharm本地同步过程，即可开始使用Autogluon进行模型训练等操作。注意，确保更新至最新版本的Autogluon，如本文示例中更新至0.0版本。

pycharm远程连接docker容器

为了在pycharm中配置远程连接，首先在本地主机上通过ssh连接到远程服务器端口，确保该端口与容器中映射出的端口相匹配。在pycharm中，配置ssh连接，注意取消自动上传文件的功能。在完成配置后，创建连接，即可利用容器内的环境进行调试，充分发挥远程开发的优势。

进入容器内部，尝试通过SSH连接到容器自身，验证SSH服务是否正常运行。在PyCharm中配置远程连接：配置SSH连接：在PyCharm中，设置SSH连接，指定远程主机的IP地址和SSH端口。取消自动上传文件功能：在配置过程中，注意取消PyCharm的自动上传文件功能，以避免不必要的文件同步。创建连接：完成配置后，创建SSH连接。

在本地，配置PyCharm进行远程连接。创建一个SFTP服务，填写相关配置，包括路径映射。然后，将本地代码上传到容器中，并设置Python编译器，确保代码所需的环境，如PyTorch和依赖库，已经在容器内安装。如果你希望通过Dockerfile创建一个可以ssh启动的镜像，需要在Dockerfile中添加安装SSH服务和配置SSH登录的步骤。

接下来，在pycharm中配置ssh interpreter，以实现与远程服务器的连接。在pycharm的“部署”设置中填写ssh配置信息，注意配置端口为2323。同时，在pycharm的python解释器配置中，选择ssh interpreter并指定远程docker容器内的python环境。最后，进行简单的测试。

pycharm如何连接远程服务器的docker容器进行运行和调试代码(一)_百度...

第一步是启动并运行一个交互式容器，通过端口映射，如将主机的8080端口映射到容器的22端口。然后，进入容器内，修改root用户的密码并安装openssh-server和openssh-client。如果遇到源列表过时的问题，需要更新源并重新配置SSH服务。接下来，重启ssh服务并退出容器，测试连接。

进入容器内部，尝试通过SSH连接到容器自身，验证SSH服务是否正常运行。在PyCharm中配置远程连接：配置SSH连接：在PyCharm中，设置SSH连接，指定远程主机的IP地址和SSH端口。取消自动上传文件功能：在配置过程中，注意取消PyCharm的自动上传文件功能，以避免不必要的文件同步。创建连接：完成配置后，创建SSH连接。

pycharm配置与测试 为了在pycharm中配置远程连接，首先在本地主机上通过ssh连接到远程服务器端口，确保该端口与容器中映射出的端口相匹配。在pycharm中，配置ssh连接，注意取消自动上传文件的功能。在完成配置后，创建连接，即可利用容器内的环境进行调试，充分发挥远程开发的优势。

步骤一：远程访问宿主机。确保成功连接宿主机，这是后续操作的前提。步骤二：配置docker容器内的SSH连接。这包括在容器内部安装SSH服务，启动SSH，为root用户设置密码，修改允许root用户登录的配置，重启SSH服务，并记录容器的IP地址。步骤三：在Pycharm中使用docker容器内的conda环境。

Pycharm使用云服务器中docker容器的conda环境

要在Pycharm中使用云服务器中的docker容器的conda环境，可以按照以下步骤操作：首先，确保成功连接宿主机： 这是后续操作的前提，通过Pycharm的远程访问功能，与云服务器建立连接。其次，配置docker容器内的SSH连接： 安装SSH服务：在docker容器内部安装SSH服务。

步骤二：配置docker容器内的SSH连接。这包括在容器内部安装SSH服务，启动SSH，为root用户设置密码，修改允许root用户登录的配置，重启SSH服务，并记录容器的IP地址。步骤三：在Pycharm中使用docker容器内的conda环境。选择解释器，添加新的SSH解释器，创建连接，最终成功实现与容器中conda环境的连接。

pip安装首先，确保Python 8和pip已安装，未安装可使用命令行安装。然后，依次安装PyTorch核心库、CUDA支持，以及cuDNN加速库。安装完成后，通过运行验证代码检查安装是否成功，遇到问题可参考官网指南。 conda安装对于使用Conda的用户，同样需要安装Python 8和Conda，接着安装PyTorch与相关库。

跨平台兼容性：Docker 的跨平台特性使得用户能够将配置环境上传至云端 Linux 服务器，利用 Docker 在 Linux 环境中的兼容性优势，实现无缝迁移与部署。

安装步骤： 下载PyTorch官方提供的Docker镜像。 运行Docker容器，在容器中即可使用PyTorch。 注意事项： 容器环境与宿主机环境可能存在差异，需要注意文件路径、端口映射等问题。 可以使用Docker的“挂载”功能将宿主机上的目录挂载到容器中，方便数据共享。

pycharm通过ssh访问服务器docker

1、最后，进行简单的测试。在本地编写一个`test.py`脚本，并通过部署功能将其发送到服务器。在pycharm中运行时，选择“Run with Python Console”选项，可以实时查看运行结果，验证远程访问docker容器内的python环境是否成功。遵循上述步骤，可实现pycharm通过ssh访问远程服务器docker容器内的python环境，为跨平台开发和调试提供便利。

2、确保PyCharm已正确连接到Docker服务器。检查Docker配置中的环境变量设置，确保它们被正确传递到Docker容器中。这包括检查PyCharm中的运行/调试配置，确保在“Environment variables”字段中正确设置了所需的环境变量。验证环境变量在Docker容器中的设置：使用docker exec命令进入容器内部。

3、对于使用PyCharm进行开发的开发者，需要在本地配置远程服务器连接。在PyCharm中添加远程服务器链接，选择SFTP连接方式，并输入服务器IP、用户名（通常为root）和SSH端口号（通常映射为22或指定端口）。在配置SSH连接时，确保使用正确的密码进行验证。接着，配置Python解释器和文件路径映射。