从创建文件开始，使用git clone方式把代码上传到服务器上，并配置好环境（Pycharm远程连接服务器来跑代码第二种方式）

一、前言

本文是在这篇[关于git clone http://xxxxxxxxxxx报错的问题]基础上，扩展把代码放到服务器上运行

想知道为什么使用git clone报错的同学可以去瞅瞅

注意

以下工作都是建立在创建好虚拟环境的基础上

创建虚拟环境直接使用

conda create -n 你想创建的名字 python==版本号
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具体文章以前也写过了点我传送

二、git clone前的准备

1、创建存放所有code的文件夹CODE

首先要准备一个文件夹，专门用来保存代码

我个人一般是喜欢创建CODE文件下，专门用来存放各种复现代码

主要目的是在根目录下显得整洁

如下图

先进入这个CODE文件名目录下

2、创建本次代码的文件夹WH

在CODE文件下，创建复现此次代码的文件夹，用WH表示

mkdir WH
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再使用ls查看是否创建成功

3、进入文件夹WH

cd WH
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三、开始git clone 代码

1、根据readme文件git clone代码

一般要复现代码都会提供git clone代码的方式

a) 没有提供git方式

如果没有的话

可以考虑下载整个代码

再用pycharm代开上传至服务器

这种操作方式之前已经写过啦

点我传送

b) 提供git方式

比如我们本次尝试复现的代码提供了git clone的方法

git clone git@github.com:ratschlab/RGAN.git
cd RGAN
python experiment.py --settings_file test
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2
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可以在WH目录下执行第一行命令

i、git 成功

如果正确可以直接跳转第2步

ii、git出错

如果像我一样这一步出错

就根据提示原因来百度搜索查找错误

或者尝试改变git clone的方式

当我发现作者提供的方法出错

索性就直接把作者存放的github页面直接git到服务器上

于是命令换成下一行

git clone https://github.com/ratschlab/RGAN
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上面的url链接是本次复现的代码网址

显示还是出错，但是这个问题之前文章出现过一次

直接把https改成http

就有

git clone http://github.com/ratschlab/RGAN
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显示git成功，如下图

2、成功下载代码

下载代码结束后

可以直接使用ls命令来查看是否下载成功

能够进入该文件夹就是下载成功

3、配置环境

还好本次代码提供了requirements.txt文件

可以执行下面的指令自动安装环境

pip install -r requirements.txt
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然后就慢慢等待环境配置好

4、查看环境

环境显示安装成功

我们在通过conda list指令来查看版本是否正确

以及是否存在没有安装成功的三方库

conda list
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验证都已经安装完成

四、git方式的思考

这种方式感觉会比pycharm上传服务器会快很多，但是大家有没有想过数据集的问题！！！

这种深度学习的代码是肯定需要数据集的支持

但是数据集往往又需要你去指定的网站下载

然后不同文件放到指定不同的文件夹下

这样的操作相对于git方式肯定是很繁琐的

这一点倒不如pycharm里直接把数据集放到文件夹下，统一上传至服务器

虽然上传时候会慢一些，但操作会简单些

我个人还是喜欢使用pycharm一些

结束！