vscode远程连接linux服务器，并在上面跑深度学习模型代码

可以通过VS Code的Remote Development功能远程连接Linux服务器，并在服务器上运行深度学习模型代码。

具体步骤如下：

1. 在本地安装VS Code和Remote Development插件。
2. 在Linux服务器上安装OpenSSH服务器，并确保可以通过SSH连接到服务器。
3. 在VS Code中点击左下角的“Remote Explorer”按钮，然后选择“SSH Targets”并点击“Add SSH Host”按钮。
4. 输入服务器的SSH连接信息，并保存连接配置。
5. 在“Remote Explorer”中选择连接到服务器，然后VS Code会在服务器上自动安装所需的组件和扩展。
6. 在“Remote Explorer”中打开服务器上的文件夹，并打开需要运行的代码文件。
7. 在VS Code中安装所需的Python环境和依赖项，并运行代码。

需要注意的是，在远程服务器上运行深度学习模型代码可能需要GPU加速，因此需要确保服务器上安装了相应的GPU驱动和CUDA库。

相关问题

vscode远程服务器配置pytorch环境

### VSCode通过SSH远程连接服务器并配置PyTorch深度学习环境

#### 创建Conda虚拟环境
在VSCode中利用Remote-SSH扩展成功连接至目标Linux服务器之后，可以在集成终端里执行命令来构建一个新的Anaconda虚拟环境用于支持PyTorch开发工作[^1]。

conda create --name pytorch_env python=3.8

激活新建的环境：

conda activate pytorch_env

#### 安装PyTorch及相关依赖库
一旦进入所需的conda环境中，则可以继续安装PyTorch以及任何其他必要的软件包。对于CUDA版本的选择取决于服务器上的GPU驱动情况；这里假设使用的是CPU版PyTorch作为例子:

pip install torch torchvision torchaudio

如果需要特定于CUDA的支持，请访问官方文档获取适合当前系统的安装指令。

#### 设置端口转发（可选）
为了能够可视化训练过程中的数据变化趋势或其他交互式功能，可能需要用到像Visdom这样的工具。此时则需设定SSH隧道来进行端口映射以便本地浏览器能访问远端服务。例如将远程机器上监听8097端口的服务重定向到本机相同或不同端口上[^2]:

ssh -N -f -L localhost:8097:localhost:8097 username@remote_server

这一步骤并非强制性的，仅当计划部署某些Web应用或者图形界面程序时才显得重要。

#### Remote-SSH插件安装指南
确保已下载Visual Studio Code编辑器本身及其配套组件——Remote Development集合下的Remote-SSH插件。该插件允许开发者直接打开位于网络另一侧计算机里的文件夹项目，并享受几乎完整的IDE特性集[^3]。

完成上述步骤后，便可在舒适的桌面环境下高效地编写、调试基于Python编写的AI算法模型了！

vscode跑深度学习程序

### 配置和运行深度学习项目的步骤

#### 安装必要的扩展
为了更好地支持Python以及远程开发，在VSCode中安装一些有用的插件是非常重要的。这些插件能够提供语法高亮、智能感知以及其他增强功能，有助于提高编程效率[^1]。

ext install ms-python.python
ext install ms-vscode-remote.remote-ssh

#### 连接至远程服务器
通过Remote SSH插件连接到部署了CUDA和其他依赖项的Linux服务器上。这允许开发者利用强大的GPU资源来加速模型训练过程。确保本地机器已正确设置了SSH密钥认证机制以便顺利登录目标主机[^3]。

#### 设置Python解释器
一旦建立了稳定的网络连接之后，下一步就是挑选合适的Python解析器版本。可以通过命令面板(`View -> Command Palette...`)中的`Python: Select Interpreter`选项快速完成此操作；也可以直接在`.vscode/launch.json`里指明特定于当前工作区使用的Python可执行文件位置[^4]。

#### 编写并测试启动配置
创建一个新的调试会话定义——即所谓的`launch.json`文件。该JSON对象内部包含了多个键值对用于描述怎样启动应用程序及其附属参数等信息。下面是一个典型的例子：

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Debug PyTorch App", // 自定义名称
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "${workspaceFolder}/train.py", // 主入口脚本路径
            "console": "integratedTerminal",
            "args": ["--batch_size=64", "--epochs=10"], // 命令行参数列表
            "justMyCode": false,
            "envFile": "${workspaceFolder}/.env"
        }
    ]
}

上述模板展示了如何指定待执行的任务（如训练神经网络）、传递给它的额外输入数据（像批量大小或迭代次数），甚至还可以加载外部环境变量以保护敏感信息不被硬编码进源码之中[^2]。

#### 开始调试模式
最后一步就是在感兴趣的代码片段旁边设置断点，并按下F5键触发整个流程。此时IDE将会暂停执行直至遇到下一个预设好的停止标记处，从而让用户有机会深入探究每一行语句背后的工作原理。