情况大概是这样子的目前我在使用一些深度学习框架，包括但不限于 pytorch, mxnet, torsorflow.
环境：个人手头上的工作机有 macbook pro 和 windows10 的 PC、服务器为 ubuntu 系统
需求：在个人机上使用 vs code 编辑器写完 python 一些训练模型、脚本之后需要在服务器上使用显卡来进行训练，调试。代码最好能在 PC 与 mbp 之间进行同步。
尝试过以下的一些方法，但是感觉都不是特别满意
1. 直接 ssh 远程连接，用 vim 编辑文本（缺点：相比于 vs code 目前还是不习惯全部使用 vim 来编辑）
2. 使用 pycharm 的远程调试功能（缺点：感觉用 pycharm 来写有点笨重）
3. 使用 sshfs 将服务器目录映射到本地使用 vs code 编辑（缺点：本地的环境可能和服务器不同，自动补全等功能可能也会有点问题，还需要手动 ssh 连接到服务器调试）
4. 使用 Dropbox 进行 PC 与 mbp 之间的同步，将写完的代码上传到服务器调试（缺点：debug 过程很麻烦，要反复上传）
5. 使用 jupyter notebook 进行远程调试（缺点：一般作为调试某些函数的时候比较好用，整个项目开发的话感觉还是缺乏许多编辑器可以有的功能）
目前自己使用的以 3、4、5 方法为主，不知道各位 V 友有什么更好的建议吗？
环境：个人手头上的工作机有 macbook pro 和 windows10 的 PC、服务器为 ubuntu 系统
需求：在个人机上使用 vs code 编辑器写完 python 一些训练模型、脚本之后需要在服务器上使用显卡来进行训练，调试。代码最好能在 PC 与 mbp 之间进行同步。
尝试过以下的一些方法，但是感觉都不是特别满意
1. 直接 ssh 远程连接，用 vim 编辑文本（缺点：相比于 vs code 目前还是不习惯全部使用 vim 来编辑）
2. 使用 pycharm 的远程调试功能（缺点：感觉用 pycharm 来写有点笨重）
3. 使用 sshfs 将服务器目录映射到本地使用 vs code 编辑（缺点：本地的环境可能和服务器不同，自动补全等功能可能也会有点问题，还需要手动 ssh 连接到服务器调试）
4. 使用 Dropbox 进行 PC 与 mbp 之间的同步，将写完的代码上传到服务器调试（缺点：debug 过程很麻烦，要反复上传）
5. 使用 jupyter notebook 进行远程调试（缺点：一般作为调试某些函数的时候比较好用，整个项目开发的话感觉还是缺乏许多编辑器可以有的功能）
目前自己使用的以 3、4、5 方法为主，不知道各位 V 友有什么更好的建议吗？
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