在dockerhub上有许多mmdetection框架的镜像,我们选择下载人数最多的vistart/mmdetection镜像,在命令行中输入以下命令:dockerpullvistart/mmdetection。下载完镜像之后,用以下的命令创建容器,dockerrun--runtime=nvidia--namemy_mmdetection--ipc=host-v/home/project:/home-i-tvistart/mmdetection/bi。其中,-v/home/project:/home是将本地/home/project路径映射到容器中的j/home路径。其他的一些设置可以参考,需要指出的是,第二个步骤对于pycharm加载docker解释器并没有作用,执行或者不执行都可以。按照上述2个步骤,已经可以使用容器进行开发了。但是只能在命令行中进行命令的输入,也只能使用vim进行代码编辑。此外,这种方式也无法进行debug,只能通过在程序中相应位置print来查看代码运行情况,非常不利于初学者和开发者调试代码。
当然,目前流行的方法是通过SSH连接到容器内部,然后使用pycharm[2]或者VSCode[3]来调试代码。但是这两种方法都有各自存在的缺点。前一个方法的不足在于,一是因为实在不喜欢PyCharm,而是因为它并不是直接编辑docker中的文件,而是在本地创建一个文件夹,编辑本地文件,然后和远程docker同步,除了每次都要麻烦地点击鼠标同步以外,还要担心在docker上编辑和在本地编辑会不会有冲突。后一个方法的不足在于:VSCode连接到远程服务器或者容器不稳定,有时会突然断开连接,而且并不支持断点调试。
当你安装 PyCharm 时,它会默认附带 Python 解释器。然而,你如果想使用某些特定版本的 Python 或者其他解释器,你可能需要额外安装它们。在 PyCharm 中,你可以通过以下方式来添加一个解释器:
1. 点击菜单栏中的 "File" ->"Settings"。
2. 在d出的窗口中,选择 "Project: your_project_name" ->"Project Interpreter"。
3. 在右侧的界面中点击添加按钮,选择你想要添加的解释器类型(例如:Python Interpreter)。
4. 如果你已经安装了想要添加的解释器,那么你可以在d出的窗口中找到你已安装的解释器并添加。
5. 如果没有安装,你需要先下载并安装该解释器,然后继续步骤 4。
6. 点击 OK 保存更改,你现在就可以使用你添加的解释器了。
总之,在 PyCharm 中添加一个解释器非常简单,只要你先安装好所需要的解释器即可。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)