1.创建远程服务器
首先，在远程服务器上创建一个新的虚拟环境，可以使用conda或者virtualenv。
1.1 使用conda创建虚拟环境：
conda create -n myenv python=3.61.2 激活虚拟环境：
source activate myenv1.3 安装所需包：
pip install numpy tensorflow2.配置SSH连接
在mac上打开终端，输入以下命令：
ssh-keygen -t rsa根据提示，设置密钥的文件名和密码。
3.将公钥复制到远程服务器上：
ssh-copy-id username@remote_host输入远程服务器的密码，将公钥复制到远程服务器的authorized_key文件中。
3.配置Pycharm
3.1 连接远程服务器
在Pycharm中，打开Preferences菜单，选择Project Interpreter。
点击右上角的设置按钮，选择"Add Remote"。
在弹出的窗口中，选择SSH Interpreter，并点击"Next"。
填写远程服务器的信息，包括服务器地址、用户名、密码、Python解释器路径。
点击"Next"，Pycharm将会尝试连接远程服务器，如果连接成功，则会显示远程服务器上已安装的Python包。
点击"Finish"，完成远程服务器的连接。
3.2 配置远程运行环境
在Pycharm中，打开Preferences菜单，选择Deployment。
点击右上角的设置按钮，选择"Add Server"。
填写服务器的配置信息，包括服务器名称、服务器地址、用户名、密码、访问路径。
点击"Test SFTP connection"，Pycharm将会尝试连接远程服务器。
如果连接成功，则会显示"Connection Successful"的提示信息。
点击"OK"，完成远程服务器的配置。
4.使用远程服务器
在Pycharm中，打开项目文件，通过点击运行按钮或者使用快捷键进行代码运行。
Pycharm会自动将代码文件上传到远程服务器，并在远程服务器上执行代码。
在代码执行过程中，可以在Pycharm的控制台查看输出结果和错误信息。
运行结束后，Pycharm会自动将结果下载到本地，并在Pycharm中显示结果。
总结
通过以上步骤，我们成功地在mac上配置了Pycharm连接远程服务器，并实现了使用远程服务器进行代码运行。
这样可以充分利用远程服务器的计算资源，加快代码运行速度。
同时，Pycharm提供了便捷的操作界面，使得与远程服务器的连接和操作更加简单方便。