一、整体思路
先配置好服务器端的软件环境（工程源码，miniconda，cuda，显卡驱动等），然后用自己电脑的pycharm远程连接服务器运行代码。一句话总结：借用服务器资源运行代码，本地pycharm便于阅读和修改代码。
关于如何安装服务器端的miniconda，cuda，显卡驱动，可以参考我之前写的这篇文章。本文重点分享一下miniconda使用遇到的问题，以及如何使用本地的pycharm远程连接服务器。
二、关于每次打开终端都需要source .bashrc文件的问题
服务器中已经安装了miniconda，但是每次打开终端如果不执行source ~/.bashrc则无法使用conda命令。
解决方法：（参考博客解决每次打开终端都需要source .bashrc文件的问题-CSDN博客）
编辑 .bash_profile文件，在该文件中进行设置，使得终端在启动的时候会读取 .bashrc文件
cd
vim .bash_profile.bash_profile文件中的内容
# .bash_profile
if [ -f ~/.bashrc ]; then
. ~/.bashrc
fi 三、pycharm远程连接服务器
本地pycharm版本
3.1 设置连接
Tools->Deployment->Configuration
选择SFTP
自定义服务器名称
如果连接出错有可能是端口号被占用，22是pycharm提供的默认端口号
3.2 设置代码映射（工程同步设置）
3.3 设置ctrl+S自动上传同步代码
3.4 设置python解释器
这不就成了嘛，嘿嘿。
【参考】
1.实现Linux服务器配置深度学习环境并跑代码完整步骤_linux服务器跑代码需要安装anaconda吗-CSDN博客