目录

0. 前序工作

1. 连接远程虚拟环境 (配置解释器)

2. 理解.sh (shell脚本 - 以Occ为例)

补充shell脚本讲解

3. 配置运行参数 (PyCharm)

值得注意的路径问题：

小结

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0. 前序工作

在远程运行虚拟环境之前，得确保已经完成以下几个前置步骤：

1. 在jupyter lab进入终端，远程配好环境，先让项目远程跑起来，先不考虑本地PyCharm

2. 将pycharm本地项目同步到(Linux)服务器上——科研实践（完成文件上的map对应同步）

 

1. 连接远程虚拟环境 (配置解释器)

• （1）文件 → 设置

 

• （2）项目 → python解释器 → 添加解释器 → SSH

 

• （3）现有 → SSH服务器右侧下拉菜单 → 选择咱的端口37368 → 下一步

 

• （4）内省完成 → 下一步 (2/3. 正在内省 SSH服务器) 窗口

下一步后会自动弹出“新目标: SSH”的 (3/3. 项目目录和 Python 运行时配置) 窗口

 

• （5）Virtualenv 环境（不要选Conda，亲测不太行）→ 现有 → 取消勾选“自动上传到服务器”  → 选择“远程路径”文件夹

• 下面是对应上的远程路径

（6）中的选择解释器步骤，可以放在（5）选择“远程路径”文件夹之前操作，没问题的

• （6）解释器:显示: <无解释器>，还得咱自己勾选一下，选中咱虚拟环境中的python，确定→创建→确定

然后需要等待20s左右，就能成功连上虚拟环境啦

可以看到之前已经初始化好了的环境，本人在PyCharm远程连接服务器前，已经成功跑起来了，这是前序工作（当然配好环境的工作量不小）

 

2. 理解.sh (shell脚本 - 以Occ为例)

首先打开官方文档，看看当时执行train的逻辑（每个项目都会有细微差别，但知识点相同）

说明在执行“CAM-R50_img1600_128x128x10.py”文件前，需要执行Linux的bash文件，python解释器不理解Linux语法，怎么办呢？不慌，咱细看这个shell脚本文件~

补充shell脚本讲解

1. cd $(readlink -f dirname $0)：

   • dirname $0 获取当前脚本文件所在的目录路径。
   • readlink -f 获取当前脚本所在目录的绝对路径。
   • cd 命令切换到这个绝对路径下，使得后续操作在该目录中进行。

2. conda activate OpenOccupancy：

   激活名为 “OpenOccupancy” 的 Conda 环境，以便在特定的环境中执行后续命令。

3. export PYTHONPATH="."：

   设置 Python 的模块搜索路径为当前目录（.表示当前目录），这样在运行 Python 程序时可以方便地找到当前目录下的模块。

4. echo $1：

   打印第一个命令行参数的值，这里是查看传入的参数。

5. if [ -f $1 ]; then：

   检查第一个命令行参数是否为一个文件。-f是一个条件判断，用于判断参数所代表的路径是否指向一个常规文件。

6. config=$1：

   • 如果第一个参数是一个文件，将其赋值给变量config，后续用于指定配置文件。

7. bash tools/dist_train.sh $config $2 ${@:3}：

• 调用tools目录下的dist_train.sh脚本进行分布式训练。
• 将前面确定的配置文件（$config）、第二个命令行参数（$2）以及第三个及以后的所有参数（${@:3}）传递给这个脚本。

执行命令： “bash run.sh./projects/configs/baselines/CAM-R50_img1600_128x128x10.py 1” 时， 对应关系如下：

1. ./projects/configs/baselines/CAM-R50_img1600_128x128x10.py对应代码中的$1。在代码中，首先检查这个参数所代表的路径是否是一个文件，如果是，则将其赋值给config变量，后续用于指定配置文件进行分布式训练。
2. “1” 对应代码中的$2。这个参数指的是用几个gpu训练，会在最后被传递给dist_train.sh脚本进行分布式训练。

这里又嵌套了一层tools/dist_train.sh，咱来看看这个shell脚本写了什么：（在tools目录下）

#!/usr/bin/env bash
# 配置文件路径，由脚本的第一个参数传入，就是上面的.py文件
CONFIG=$1
# GPU 数量，由脚本的第二个参数传入
GPUS=$2
# 如果环境变量 NNODES 未设置，则默认为 1，表示分布式训练中的节点数量
NNODES=${NNODES:-1}
# 如果环境变量 NODE_RANK 未设置，则默认为 0，表示当前节点在分布式训练中的排名
NODE_RANK=${NODE_RANK:-0}
# 如果环境变量 PORT 未设置，则默认为 29501，通常用于分布式训练中的节点间通信
PORT=${PORT:-29501}
# 如果环境变量 MASTER_ADDR 未设置，则默认为"127.0.0.1"，通常是分布式训练中的主节点地址
MASTER_ADDR=${MASTER_ADDR:-"127.0.0.1"}

# 将当前脚本所在目录的上级目录添加到 PYTHONPATH 环境变量中
PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH 

# 使用 PyTorch 的分布式启动模块启动训练程序
python -m torch.distributed.launch \
    # 设置分布式训练的节点数量
    --nnodes=$NNODES \
    # 设置当前节点的排名
    --node_rank=$NODE_RANK \
    # 设置主节点的地址
    --master_addr=$MASTER_ADDR \
    # 设置每个节点上的进程数量（通常对应 GPU 数量）
    --nproc_per_node=$GPUS \
    # 设置用于节点间通信的端口
    --master_port=$PORT \
    # 启动分布式训练的 Python 程序 train.py，使用当前脚本所在目录的路径来找到这个程序
    $(dirname "$0")/train.py \
    # 将配置文件路径传递给 train.py；在本例中，CONFIG参数就是这个路径: CAM-R50_img1600_128x128x10.py
    $CONFIG \
    # 设置随机种子为 0，可能是为了保证实验的可重复性
    --seed 0 \
    # 设置启动器为 PyTorch，并将脚本的第三个及以后的参数传递给 train.py；这里咱暂时还用不上
    --launcher pytorch ${@:3}

要想在PyCharm里运行这个训练脚本（bash run.sh./projects/configs/baselines/CAM-R50_img1600_128x128x10.py 1），需要配置运行参数！

 

3. 配置运行参数 (PyCharm)

（1）在 PyCharm 顶部菜单栏中，选择 “Run”（运行）>“Edit Configurations”（编辑配置）

 

（2）设为“module”（不要选script）→ 输入"PyTorch 的分布式启动模块启动"的命令 → 展开后把环境变量粘贴过来

补充：“module”和“script”

a. 选script的情况

如果执行的linux命令是

python tools/train.py projects/configs/flashocc/flashocc-r50-M0.py

执行的事一个.py的脚本，就得选择“script”，类似于这样：

b. 选module的情况

如果执行的linux命令是运行一个.sh文件，则如下文操作：

--nnodes=1
--node_rank=0
--master_addr="127.0.0.1"
--nproc_per_node=1
--master_port=29501
./tools/train.py
./projects/configs/Cascade-Occupancy-Network/CAM-R50_img_trans_sp.py
--seed
0
--launcher
pytorch

值得注意的路径问题：

$(dirname "$0")/train.py → ./tools/train.py

• 是因为train.py在OpenOccupancy/tools里，而我们要执行的“OpenOccupancy/projects/configs/baselines/CAM-R50_img1600_128x128x10.py”并不在OpenOccupancy/tools路径下
• 而同时需要用到的train.py却在“OpenOccupancy/tools”路径下，两个文件的路径不一样
• 因此把工作目录: “E:/code/OpenOccupancy/tools”→“E:/code/OpenOccupancy”
• 的同时，需要改粘贴过来的配置文件路径: train.py → ./tools/train.py

路径映射（推荐）

没有路径映射可能会出问题

小结

• 这下点击确定后重新执行，就不会再报错啦（以上的每一步，都是建立在运行后报错，找原因，改进后的实践经验总结）
• 运行剩下的不同的训练脚本，修改的方法都大同小异