1、pycharm远程连接AutoDL

（如没有注册AutoDL，点击注册）

实例必须是开机状态
选择左上角的File->settings->Python Interpreter,点击小齿轮选择Add

进入下一个界面后，点击SSH Interpreter，红框中信息从自己实例的ssh指令获取

上图中相关信息从你租用的实例中复制，如下

最好填写如下图所示，然后点击Next

回到AutoDL自己的实例中，将密码复制下来

填入刚复制好的密码，点击Next

路径选择一定要正确，如图；最后点击Finish，再弹出新框后点击Apply，OK，这样就连接成功了。

2、FileZilla连接自己的AutoDL服务器

FileZilla下载地址客户端 - FileZilla中文网
下载好后打开文件，通过点击文件->站点管理器来连接，细节如下图
只要信息没有填错都能正常连接，不能连接可能信息填错了，再认真检查检查

3、连接AutoDL实例终端

作用：解压相关文件，使用pip命令下载相关依赖包

两种方法：使用pycharm打开终端；使用JupyterLab打开终端

1.使用pycharm打开终端，解压PascalVOC2007数据集到指定路径

AutoDL的实例均提供公开数据集，直接解压就能用。数据集的默认地址在/root/autodl-publ路径下

#获取自定义路径信息
root@container-2b7811b9ae-030121cb:~# ls
autodl-pub  autodl-tmp  miniconda3  tf-logs
root@container-2b7811b9ae-030121cb:~# cd autodl-tmp/yolov5/VOCdevkit/
root@container-2b7811b9ae-030121cb:~/autodl-tmp/yolov5/VOCdevkit# ls
VOC2007
root@container-2b7811b9ae-030121cb:~/autodl-tmp/yolov5/VOCdevkit# pwd
/root/autodl-tmp/yolov5/VOCdevkit#进入实例数据存放的当前路径
root@container-2b7811b9ae-030121cb:~/autodl-pub# ls
ADEChallengeData2016  cityscapes  D2SA    gta5_zip_file    KITTI_Depth_Completion.tar  mvtec_anomaly_detection.tar.xz  vangogh2photo.zip
BERT-Pretrain-Model   CMLR        DOTA    horse2zebra.zip  mot17                       RoBERTa-Pretrain-Model          VOCdevkit
CASIAWebFace          COCO14      DRIVE   ImageNet         MOT20                       SAIL-VOS
cifar-10              COCO2017    GOT10k  KITTI            mpii_human_pose             SemanticKITTI
root@container-2b7811b9ae-030121cb:~/autodl-pub/VOCdevkit# ls
VOC2007.tar.gz  VOC2012.tar.gz#将PascalVOC2007数据集解压到自定义路径
root@container-2b7811b9ae-030121cb:~/autodl-pub/VOCdevkit# tar -zxvf VOC2007.tar.gz /root/autodl-tmp/yolov5/VOCdevkit/
###如果解压命令报错：添加-C,即tar -zxvf VOC2007.tar.gz -C /root/autodl-tmp/yolov5/VOCdevkit/

2.JupyterLab打开终端

如果需要安装相关依赖包，直接在终端pip install packagename就可以了

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pycharm远程连接AutoDL训练pascalVOC2007数据集

1、pycharm远程连接AutoDL

2、FileZilla连接自己的AutoDL服务器

3、连接AutoDL实例终端

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