PyCharm+远程服务器

预备工作

PyCharm专业版，可以用教育邮箱激活。
远程服务器，ssh可联通，记录其ip。
远程服务器上有Python，针对深度学习任务最好有Anaconda。

Pycharm配置

设置代码同步（PyCharm实际上会把代码传到服务器上运行）：Tools -> Deployment -> Configuration -> Connection，点击左边的加号（添加部署服务器）。输入ip，端口，用户名（一般是linux的），密码，Root path（如/home/ming）。该path会在下一步用到。
建立与一个项目有关的主文件夹，里面是所有相关代码。在该文件夹右键，选择Open Project as PyCharm Project。
在Mappings内，设置本地路径和对应的部署路径。本地路径就是你的项目代码所在的路径（所以要同步嘛），部署路径是代码在服务器上的保存位置。例如/ML。注意这是相对路径，即相对于上一步的Root path。Web path不管。如果有一些目录不想同步（例如大文件、配置文件等），可以在Excluded Paths中添加。
允许自动创建文件夹：Tools -> Deployment -> Options勾上Create empty directories。
在File -> Settings -> Project: XXX -> Project Interpreter内，点击右侧小齿轮，add你的解释器（远程的哟）。选择SSH Interpreter -> Existing ...，选择部署服务器，然后Next。找到你的anaconda环境里的python解释器，例如/home/ming/anaconda3/envs/pt1.2_py3.6/bin/python3。注意，Sync folders也是Root path的相对路径，因此填/ML即可。
最后，保证Tools -> Deployment里的Automatic Upload勾上了即可。也可以对某个文件手动同步。

list方法

index()：只返回第一个查询到的的索引值。
如果要返回多个，建议用列表推导和max()方法，逐个对比即可。

os

查看目录是否存在，不存在则创建

if not os.path.exists(dir_save_stack):
    os.makedirs(dir_save_stack) # 如果是单层目录，可以用mkdir

imageio

保存灰度图像数组为png
假设Y通道经过处理后，得到了一个[0,1]之间类型为np.float32的数组output。我们想保存到output_path路径，步骤为：去掉多余的B和C维度 => 脱离梯度运算，转移至CPU，转换为numpy数组 => 乘以255 => 转换为uint8格式 => imageio.imwrite保存。
```
imageio.imwrite(output_path, ((torch.squeeze(output).detach().cpu().numpy()) * 255).astype(np.uint8))
```

警告：我曾经尝试过保存为png，结果图像被有损压缩了。如果需要进一步处理（比如算psnr），建议保存为bmp。

Python Image Libarary (PIL)

JPEG压缩并保存

from PIL import Image
img = Image.open("lena.png")
img.save(img_save_path, "JPEG", quality=quality) # quality = 1 is the worst, quality = 95 is the best

random

按种子打乱序列
```
random.seed(17)
random.shuffle(order)
```

time

time.time()：返回以秒为单位的、从1970年1月1日午夜（历元）经过的时间。

巴特西

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os

imageio

Python Image Libarary (PIL)

random

time

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