恒源云 _ 云 GPU 服务器如何使用 Spyder？

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原文地址 | spyder

分享了几个礼拜的社区大佬的文章，今天给大家换个口味的。

了解了那么多算法类深度学习的知识，总归是要应用到实际的，各位小伙伴你们说对不？而在运用那些知识之前，各类代码编辑器，你们又了解多少呢？

今天，小编给大家带了一篇介绍 Spyder 使用方法的文章，想了解的小伙伴，就继续看下去吧！

正文开始：

Spyder 是一款免费、开源的跨平台 Python 语言开发环境，提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性。使用其远程连接功能使用远程 Python 解析器。

创建好实例后打开该实例的 JuypterLab，新建一个终端。也可以通过 SSH 客户端工具连接到实例内。

在终端窗口执行命令安装安装 spyder-kernels，并开启一个 Kernel。启动后需要记录提示的 kernel 文件名，这里为 kernel-203.json。

pip install spyder-kernels --no-cachepython -m spyder_kernels.console

此时 kernel 已经正在运行中。从菜单中新建一个新的终端窗口。

新窗口中执行 jupyter --runtime-dir 命令，查看 runtime 目录。进入该目录，查看刚才记录的 kernel 文件的内容。将整段 JSON 内容复制。

jupyter --runtime-dircd /root/.local/share/jupyter/runtimelscat kernel-203.json

内容复制到本地的文本编辑器中，保存为本地一个 JSON 文件。在这里存储到本地 D:\kernel.json。

打开 Spyder 编辑器，在菜单中选择 Consoles - Connect to an existing kernel。

从 我的实例 的登陆指令中提取登陆的主机名、端口号和用户。如 ssh -p 39815 root@i-1.gpushare.com，提取后的信息如下。

在 Spyder 连接配置中勾选 This is remote kernel 选项。Connection file 选择刚保存的 JSON 文件。将信息填写在 SSH 配置中，Password 从 我的实例 中点击复制密码粘贴。可以勾选左下角 Save connection settings 保存设置。点击 OK。

连接成功后在右下角会自动出现远程窗口，输入 !开头的 Shell 命令可以执行 Linux 命令。

Spyder 不能在远程运行本地的文件，直接使用 Run 会提示文件夹或文件不存在。使用 Run cell 可以逐块使用远程解析器执行。