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一、在Autodl中租用实例：步骤详情请见此官网的帮助文档。
二、上传数据到云服务器。
三、验证Audotl自带的基础环境配置
四、上述完成之后，就可以训练自己上传的项目了：
本案例是在Autodl中训练yolov5：
五、Pycharm远程连接云服务器Autodl：
一、在Autodl中租用实例：步骤详情请见此官网的帮助文档。
https://www.autodl.com/docs/quick_start/
二、上传数据到云服务器。
上传数据的方法有很多，我使用的是JupyterLab，因此下面只讲述此方法。其他方法请见官网帮助文档。
上传数据文档链接：
https://www.autodl.com/docs/scp/
第一步：
找到租用的实例，点击JupyterLab，进入
第二步：点击上传按钮，进行上传数据，找到上传文件所在的地址，选中进行上传。
注意：该方式只能上传压缩文件。
第三步：解压刚刚上传的压缩文件，打开终端，使用命令符进行解压
第四步：打开终端之后，输入 cd autodl-nas，进入压缩文件所在的这个目录。
解压文件相关命令：
解压到指定文件夹：unzip 解压文件名称.zip -d 解压到指定文件夹
解压到当前文件夹：unzip 解压文件名称.zip
相关命令请看此博主：unzip 解压文件到指定目录_unzip 解压到指定目录_宁弈的博客-CSDN博客
三、验证Audotl自带的基础环境配置
第一步：我用的是平台自带的镜像作为环境，如下图所示：
第二步：点击框选的内容，进入，输入以下代码查看环境：
出现4输出的结果，则环境正确。
注意：如果不想用平台自带的环境镜像，也可以自己配置一个环境，可见csdn搜索。
推荐此博主：
AutoDL使用教程：1）创建实例 2）配置环境+上传数据 3）PyCharm2021.3专业版下载安装与远程连接完整步骤 4）实时查看tensorboard曲线情况_孟孟单单的博客-CSDN博客
四、上述完成之后，就可以训练自己上传的项目了：
本案例是在Autodl中训练yolov5：
第一步：打开终端输入命令：
1 先进入yolov5所在的文件夹，在进入yolov5文件夹中
Cd autodl-tmp
cd yolov5
2 进入yolov5文件夹之后，输入相应的命令进行训练
python tarin.py
3 进行测试：
python detect.py --source data/images --weights yolov5s.pt --conf 0.25
或直接输入这个命令：
python detect.py
五、Pycharm远程连接云服务器Autodl：
参考官方文档进行远程连接
第一步：确认您安装的PyCharm是社区版还是专业版，只有专业版才支持远程开发功能。
第二步：开机实例
复制自己实例的SSH指令，比如：
ssh -p 18256 root@region-42.seetacloud.com
在ssh -p 18256 root@region-42.seetacloud.com命令中，各个参数的含义为：
用户名：root
HOST： region-42.seetacloud.com
端口号：18256
密码为：VGPDrP4aeL
第三步：配置Pycharm
[File] -> [Settings]，打开以下设置弹窗，搜索interpreter找到[Python interpreter]设置项，如下图所示：
点击小齿轮， 选择Add，选择SSH interpreter并点击 (PyCharm社区版本无该选项)
将实例SSH指令中的Host、Port与Username进行匹配和填写（Username均为root，Host和Port查看自己实例的SSH指令)：
点击next，进行下一步：输入对应的密码：
输入完之后，点击ok
再次找到 Python interpreter，选择刚配置好的云服务环境：
在选择path mappings，选择项目所在的本地文件夹，在选择项目所在远程云服务器所在文件夹，如下图所示
在Pycharm运行项目实例：
至此，pycharm就可以连接上云服务器了，接着就可以训练了，运行结果是保存到云服务器上的。
加油！每天收获一点点！
